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时序数据库领域到底涉及哪些问题和哪些解决

这些领域问题的技术呢？个就是存储数据结构的设计，利用xL***-Tree的架构解决写入高吞吐问题。第二个在高性能查询上面，各个产品都有自己的索引定制和查询优化器的引入。第三个在存储成本上面，各个时序数据库产品以列式存储和具体类型的针对性压缩算法选取解决存储成本问题。当然在云上存储成本上面我，们还可以在边缘端做更多的优化处理，在云上有冷热数据的处理，这也是分布式云的技术战略趋势所导向的。第四个也是非常重要的领域问题，就是乱序的解决，利用写前保序和写后重排多种手段在存储层面解决乱序问题。进而在后续的计算分析部分发挥价值。那么大家想想除了上面的四个方面还有其他关键问题和技术需要关注吗？当然还有，那就是在分布式云的架构下，边缘端的部署也是需要高可靠的，各个时序数据库产品都需要提供多副本的集群版支持。还有一个，如果让时序数据库产生大价值，边缘端的实时计算也是的，那么，时序数据库对实时计算的支持也有很大的技术挑战。

时序数据库发展简史

代时序数据存储系统

虽然通用关系数据库可以存储时序数据，但是由于缺乏针对时间的特殊优化，比如按时间间隔存储和检索数据等等，因此在处理这些数据时效率相对不高。

代时序数据典型来源于监控领域，直接基于平板文件的简单存储工具成为这类数据的首先存储方式。

以RRDTool，Wishper为代表，通常这类系统处理的数据模型比较单一，单机容量受限，并且内嵌于监控告案。

时序数据场景下传统数据库存在的问题

很多人可能认为在传统关系型数据库上加上时间戳一列就能作为时序数据库。数据量少的时候确实也没问题。但时序数据往往是由百万甚至千万终端设备产生的，写入并发量比较高，属于海量数据场景。

MySQL在海量的时序数据场景下存在如下问题：

存储成本大：对于时序数据压缩不佳，需占用大量机器资源；

维护成本高：单机系统，需要在上层人工的分库分表，维护成本高；

写入吞吐低：单机写入吞吐低，很难满足时序数据的写入压力；

查询性能差：适用于交易处理，海量数据的聚合分析性能差。

Hadoop生态（Hadoop、Spark等）存储时序数据会有以下问题：

数据延迟高：离线批处理系统，数据从产生到可分析，耗时数小时、甚至天级；

查询性能差：不能很好的利用索引，依赖MapReduce任务，查询耗时一般在分钟级。

可以看到时序数据库需要解决以下几个问题：

时序数据的写入：如何支持每秒钟上千万上亿数据点的写入。

时序数据的读取：如何支持在秒级对上亿数据的分组聚合运算。

成本敏感：由海量数据存储带来的是成本问题。如何更低成本的存储这些数据，将成为时序数据库需要解决的重中之重。

基于上面的这些问题，时序数据库的诞生就是为了解决传统关系型数据库在时序数据存储和分析上的不足和缺陷的。

时间序列化数据库时序数据库对IoT的价值

时间序列化数据库时序数据是指基于时间的一系列数据，随着IoT、5G等技术的发展，工业物联网、智能家居、监控等行业对时序数据的需求呈现爆发式的增长，而传统关系型数据库难以对此进行有效的处理。不仅因为数据量比之前可能要多数万倍，实时采集、高频度、高密度的动态数据也导致模型随时可变。

为了更好的支持时序数据的存储分析，各种时序数据库（TimeSeries Database）应运而生，时序数据库可以基于时间区间进行聚合分析和检索，实现对时序数据的快速写入、持久化、多纬度的查询等功能。据DB-Engines 2019年12月的新报告显示，近一年内时序数据库的受欢迎程度稳居前列。