天津BlueSky时序数据库解决方案给您好的建议「美信科技」

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。

时序数据库应用价值

TrendDB管理着企业生产的数据，建立企业集团生产实时数据与企业集团管理数据的连接桥梁，建立企业管理与分析人员的应用软件的公用数据平台，解决原有的信息孤岛问题。

朗坤时序数据库通过对实时数据采集和应用，支撑企业构建厂级监控系统、制造执行系统、能源管理系统等等，广泛应用于电力、石化、冶金、煤矿、装备、交通、环境等领域，是智慧工厂、智慧城市大数据的之一。

?通过联接工业传感网，建立实时数据中心，打造企业大数据平台

?通过生产实时数据，建立设备实时监视平台，为企业安全生产保驾护航

?通过对实时数据进行大数据分析，为企业辅助决策提供数据支撑;

?通过实时数据库提供的可视化开发工具，帮助快速搭建应用。

时序数据库关注的技术点在哪里？

高压缩率。提供高压缩率有两个方面的考虑，一方面是节省成本，这很容易理解，将1T数据压缩到100G就可以减少900G的硬盘开销，这对业务来说是有很大的的。另一个方面是压缩后的数据可以更容易保证存储到内存中，比如近3小时的数据是1T，我现在只有100G的内存，如果不压缩，就会有900G的数据要被放到硬盘上，这样的话查询开销会非常之大，而使用压缩会将这1T数据都放入内存，查询性能会非常之好。

多维度查询能力。时序数据通常会有多个维度的标签来刻画一条数据，就是上文中提到的维度列。如何根据随机几个维度进行快速查询就是必须要解决的一个问题，这个问题通常需要考虑位图索引或者倒排索引技术。