时间序列化数据库解决方案诚信企业推荐 北京美信科技公司

时序场景需要关系型数据库

很多人认为时序场景只需要时序数据库，实际上很少有场景只需要时序数据库。绝大多数情况下，时序数据库需要关系数据库配合，以解决实际业务问题，因为时序数据库本质只能表达时间序列数据以及和时间序列数据紧密相关的元信息，譬如数据源id，位置，供应商等额外信息。而实际场景中，需要更多信息才能发挥时序数据的价值，譬如工业设备监控、智能制造、柔性制造、个性化定义等等。传统的时序数据库如InfluxDB、OpenTSDB无法解决这种场景，而必须配之以关系型数据库，以获得时序数据更多的上下文信息。

时序数据库打造***国产时序数据库

目前工业领域，传统时序数据库在过去的一段时间基本上被国外厂家所垄断，价格昂贵且进行功能扩展成本更高，不能提供个性化的服务。为此，朗坤历时20多年用心打造***国产时序数据库。阶段：掌握技术自主研发价值沉淀：通过项目经验，理解时序数据库的价值与***;积累了时序数据库研发技术第二阶段：完成20多个项目应用价值沉淀：数据库性能、稳定性不断提升;经过了项目实战的考验与打磨;完成了研发团建的创建与技术传承第三阶段：完成TrendDB的应用生态打造价值沉淀：数据库性能达到国内***水平，拥有发明3项;完成了一系列应用套件的开发，并基于套件项目应用;基于实时数据库的工厂建模技术平台;30万测点，压缩比30：1第四阶段：完成分布式版本研发价值沉淀：完成了能够支撑集团级应用的分布式版本开发;完成去COM化的技术改造，提升了数据库对接能力;单实例支持百万测点，压缩比50：1第五阶段：融入工业互联网平台，提供云服务价值沉淀：完成即开即用的云数据库租用模式的应用上线;通过DCA的功能验证与评测;实现了基于时序数据库的物联网平台与大数据平台的打造。

时序数据库关注的技术点在哪里？

说了这么多，是应该看看TSDB到底在技术层面关注哪些点了，基于时序业务的基本特点，总结起来TSDB需要关注的技术点主要有这么几个：高吞吐量写入能力。这是针对时序业务持续产生海量数据这么一个特点量身定做的，当前要实现系统高吞吐量写入，必须要满足两个基本技术点要求：系统具有水平扩展性和单机L***体系结构。系统具有水平扩展性很容易理解，单机肯定是扛不住的，系统必须是集群式的，而且要容易加节点扩展，说到底，就是扩容的时候对业务无感知，目前Hadoop生态系统基本上都可以做到这一点；而L***体系结构是用来保证单台机器的高吞吐量写入，L***结构下数据写入只需要写入内存以及追加写入日志，这样就不再需要随机将数据写入磁盘，HBase、Kudu以及Druid等对写入性能有要求的系统目前都采用的这种结构。数据分级存储/TTL。这是针对时序数据冷热性质定制的技术特性。数据分级存储要求能够将近小时级别的数据放到内存中，将近天级别的数据放到SSD，更久远的数据放到更加廉价的HDD或者直接使用TTL过期淘汰掉。

时间序列数据库垂直切分的优点

解决业务系统层面的耦合，业务清晰与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等高并发场景下，垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈缺点：部分表无法join，只能通过接口聚合方式解决，提升了开发的复杂度分布式事务处理复杂依然存在单表数据量过大的问题（需要水平切分）