福建時間序列化數據庫分析報告承諾守信「美信科技」

時序數據庫發展簡史

代時序數據存儲系統

雖然通用關系數據庫可以存儲時序數據，但是由于缺乏針對時間的特殊優化，比如按時間間隔存儲和檢索數據等等，因此在處理這些數據時效率相對不高。

代時序數據典型來源于監控領域，直接基于平板文件的簡單存儲工具成為這類數據的首先存儲方式。

以RRDTool，Wishper為代表，通常這類系統處理的數據模型比較單一，單機容量受限，并且內嵌于監控告案。

BlueSky高性能時序數據庫的數字模型

上面介紹了時序數據的基本概念，也說明了分析時序數據的意義。那么時序數據該怎樣存儲呢？數據的存儲要考慮其數學模型和特點，時序數據當然也不例外。所以這里先介紹時序數據的數學模型和特點。

下圖為一段時序數據，記錄了一段時間內的某個集群里各機器上各端口的出入流量，每半小時記錄一個觀測值。這里以圖中的數據為例，介紹下時序數據的數學模型（不同的時序數據庫中，基本概念的稱謂有可能不同，這里以騰訊CTSDB為準）：

measurement： 度量的數據集，類似于關系型數據庫中的 table；point： 一個數據點，類似于關系型數據庫中的 row；timestamp： 時間戳，表征采集到數據的時間點；tag： 維度列，代表數據的歸屬、屬性，表明是哪個設備/模塊產生的，一般不隨著時間變化，供查詢使用；field： 指標列，代表數據的測量值，隨時間平滑波動，不需要查詢。

BlueSky時序數據庫怎么分

關系型數據庫本身比較容易成為系統瓶頸，單機存儲容量、連接數、處理能力都有限。當單表的數據量達到1000W或100G以后，由于查詢維度較多，即使添加從庫、優化索引，做很多操作時性能仍下降嚴重。此時就要考慮對其進行切分了，切分的目的就在于減少數據庫的負擔，縮短查詢時間。

數據庫分布式內容無非就是數據切分（Sharding），以及切分后對數據的定位、整合。數據切分就是將數據分散存儲到多個數據庫中，使得單一數據庫中的數據量變小，通過擴充主機的數量緩解單一數據庫的性能問題，從而達到提升數據庫操作性能的目的。

數據切分根據其切分類型，可以分為兩種方式：垂直（縱向）切分和水平（橫向）切分