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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。

时序数据库下的OpenTSDB

OpenTSDB是在2010年开源的一款分布式时序数据库，当然其主要用于监控方案中。

OpenTSDB采用的是HBase的分布式存储，它获取数据的模式与Prometheus不同，采用的是推模式（Push）。

在展示层，OpenTSDB自带有WebUI视图，也可以与Grafana很好的集成，提供丰富的展示界面。

但OpenTSDB并没有自带预警模块，需要自己去开发或者与第三方组件结合使用。

时间序列化数据库背景

时间序列化数据库引擎在服务于集团内的客户时，根据集团业务特性做了很多针对性的优化。 然而在HiTSDB云产品的打磨过程中逐渐发现，很多针对性的优化很难在公有云上针对特定用户去实施。

于此同时， 在公有云客户使用时间序列化数据库的过程中，发现了越来越多由于聚合查询导致的问题，比如： 返回数据点过多会出现栈溢出等错误，聚合点过多导致OOM， 或者无法完成聚合，实例完全卡死等等问题。这些问题主要由于原始的聚合引擎架构上的缺陷导致。

因此开发团队评估后决定围绕新的聚合引擎架构对时间序列化数据库引擎进行升级，包含： 存储模型的改造，索引方式的升级，实现全新的流式聚合，数据迁移，性能评测。 本文主要围绕这5个方面进行梳理，***在“全新的流式聚合部分

时序数据库在风电控制系统的中的应用

分析了风电监控系统对海量数据的存储和访问需求,提出了引入时序数据库技术来解决传统数据库在处理海量数据时碰到的存储容量和访问效率方面的问题。所采用的时序数据库和关系数据库相结合的解决方案,在满足海量数据存储和访问需求的同时,很好地解决了数据模型的描述和存储问题。介绍了基于时序数据库开发的一些风电应用。