实时数据库：一夜之间，我感受到了时序数据库的威胁

进入正题之前，咱们先讲个故事

在2018年打仗到家产互联网之前，我完全没相识过期序数据库(下面简称为TSDB)，由于做尺度的缘故起因开始逐步打仗起海内一些做TSDB的厂家，个中不乏布满劲头的创业公司和履历丰盛的老牌信息化厂商，气力雄厚的BATH天团在TSDB上也都有机关，溘然间各类TSDB产物就像雨后春笋一样平常涌现了。

它是什么时辰开始火的?

着实从2016年开始就有了这个趋势，引用一下DB-Engines上宣布的一张图，在2016年12个月里，TSDB的人气上涨了26%，是排名第二的图数据库的两倍还多。

DB-Engines：https://db-engines.com/en/blog_post/62

2016年度种种数据库人气涨势

再挑个中排名第一的InfluxDB在Google Trends里查一下热度，这个数据库是2013年7月阁下宣布的第一个版本，自此往后人气涨势是一发不行摒挡。

2013-2019年InfluxDB的搜刮热度变革

以是我们加紧了进修步骤，但愿能尽快的把尺度梳理出来，好让企业搭档在做技能选型的时辰能有些参考。

“这个数据库我们十几年前就开始做了，可是叫另一个名字——及时数据库”。

许多做家产信息化发迹的兄弟和我们提到了“及时数据库”这个观念，并暗示“我们成果着实是一样的”。这让我有些狐疑，极端想搞大白这两个数据库之间的相关，能算成一类吗?但其时网上对付这两种数据库的比拟，或许只能找到CSDN的一篇《家产大数据漫谈12：及时数据库与时序数据库》(https://blog.csdn.net/guanhui1997/article/details/72840769)，讲的很清楚，假如你也有同样的狐疑可以点进去看一看~但也可以看我接下去要写的，由于我们拉着做及时/时序数据库的搭档们针对这个题目接头了好几次。

以是这一篇文章是一些进修心得，会只管包罗：这两个数据库的发生配景、详细区别和一些小趋势。

先来点观念做铺垫~

时序数据 time series data

基于不变频率或非牢靠周期频率一连发生的一系列基于时刻维度的指标监测数据。由时刻戳、标签和指标三要素构成。

时序数据库 time series database

用于生涯海量时序数据的数据库。

我们也许是异父异母的亲兄妹?

及时数据库降生于传统家产，早在几十年前就已经开始成长，技能已经很成熟，首要为了支持家产场景中大量丈量数据的快速写入、存储和查询，偶然会涉及到及时的反馈节制。

而时序数据库降生于互联网，鼓起于物联网，首要为了支持海量收集监控及传感器数据的快速写入和说明需求。

我们来看下为什么家产场景中要专门计划及时数据库，家产场景中高出80%的数据都有这样的一些特性：都带偶然刻戳，且是定时刻次序天生的;大多为布局化数据;收罗频率高，数据量大。以一此中等局限的家产企业为例，在流程监控的环节中，也许会涉及到5-10万个传感器测点，天天产出的数据量能到达上百GB，凡是环境下，家产企业城市要求数据可以或许长时刻被存储，这样可以随时查询到汗青趋势。这个简朴的需求已经表现出了传统的及时数据库必要具备的一些手段，可以总结为以下几点：

高速写入的手段：家产及时数据库凡是会对写入的速率有很高的要求。以流程家产的场景为例，每个环节城市配置传感器，每个传感器的收罗频率都很高，以是写入的并发量会出格大，偶然乃至会要求每秒上百万的测点。以是除了对软件的要求之外，也会选用一些高机能的处事器。

快速查询的手段：查询的需求分为两块，一是要相应及时的查询哀求，用于实时反应体系的状态;二是汗青数据也要能快速被查询，因为汗青数据的量很是大，在查询时必要对特按时刻段的数据做聚合，必要做到纵然是查一全年的数据环境，也能很快的回响出来。

超强数据压缩手段：上面提到监控数据会被存储很长时刻，5年乃至是10年都是常有的事，在存储容量有限的环境下，就必要对数据做必然的压缩，凡是压缩方法会分成无损压缩和有损压缩，对比而言，有损压缩的压缩比会更大一些，偶然乃至会到达1:30-40，这就必要计划公道的算法来保存数据中的细节，使数据在还原后仍能保存重要的特性。

蕴蓄富厚的器材：传统的及时数据库的办理方案一样平常是从收罗开始到直可视化的一整套体系，有多年蕴蓄形成的富厚的器材包，好比会积攒上百种的协议，可能各类场景的数据模子，这些都是家产软件的重要竞争力。

追求极致不变：家产上对软件的不变性要求出格高，除了用主备来担保高可用外，完全由软件的质量来担保措施的一连运行，工程师会孤高地拍胸脯担保软件跑十年也不会堕落。

我们再来看一下时序数据库的降生情形，在进入互联网飞速成长的时期之后，跟着通讯技能的刷新，数据通讯本钱的降落，掀起了一波又一波万物互联的高潮。不只是互联网监控必要收罗数据，人们天天打仗的手机、智妙手环、共享自行车、汽车，都在绵绵不断地发生数据。人们及时地网络这些数据并发送到云端，用大数据技能举办说明，对营业举办监控和猜测，以数据驱动企业降本增效，进步处事质量。

细心调查一下互联网场景中的数据特性，着实和家产规模大部门的及时数据相同：

1. 单条数据不会很长，可是数据量很大

2. 它们都带偶然刻戳，且按次序天生

3. 数据大部门都是布局化的，用于描写某个参数在某个时刻点的特性

4. 写入的频率会比查询的频率高许多

5. 已存储的数据很少有更新的需求

6. 用户会更体谅一段时刻的数据特性，而不是某一个时刻点

7. 数据的查询说明大多基于某一个时刻段可能某个数值范畴

8. 必要举办统计和可视化的展示

从上面这些数据特性，可以很明明的看出来，固然两种数据库发生的情形差异，可是面临的题目是沟通的，办理的需求是相同的，以是两种数据库计划出的成果有许多重合的部门。

成果要求可参考CCSA大数据技能尺度推进委员会(TC601)关于时序数据库的评估系统(http://databench.cn/evaluate?standard_id=5c07aec44b079)

这就仿佛两个从未谋过面的兄妹，确认过眼神就知道是一家人。

你想更换我吗?没那么轻易

（编辑：河北网）

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