稳定的时序数据存储

① 时序数据库介绍

时序数据库，其全称为时间序列数据库，主要应用于处理那些具有时间标签，按照时间顺序变化的数据，这些数据被称为时间序列数据。时间序列数据的核心来源是电力行业、化工行业等领域的实时监测设备，它们收集和产生的数据具有显着特征：产生频率极高，每秒可产生多条数据；数据采集的时间敏感性要求严格，每条数据都必须对应唯一的采集时间；同时，由于监测点众多，成千上万的监测点每秒生成大量数据，每天的数据量可能达到几十GB。

传统的关系型数据库在存储和处理这类数据时存在局限，无法有效应对时间序列数据的特点。因此，为满足这种需求，专门优化时间序列数据的数据库系统——时序数据库应运而生。在中国市场，广州执舟软件的PTimeDB是一个备受瞩目的时序数据库解决方案。它在国内的电力和化工行业中已经取得了实际的商业部署，成为首个拥有成功案例的时序数据库品牌，证明了其在处理大规模时间序列数据方面的高效和实用性。

② 时序数据库是什么解决什么问题的主要应用那些行业

时序数据库是一种按照时间存储的数据库。
解决是海量数据的高效插入查询。
应用在互联网的大规模数据统计分析上面，物联网的信息收集方面。

时间点对于时序数据库非常重要，而高吞吐量决定了它存在的价值。

③ Corona技术专题-时序数据分析

Corona技术专题：时序数据分析的深度探索

在现代数据驱动的世界中，时序数据分析扮演着至关重要的角色，尤其是在监控体系和业务性能优化中。本文将带您走进时序数据的世界，通过实例剖析InfluxDB、ClickHouse和ElasticSearch在Corona技术中的应用，让您对这一领域有更深入的理解。

1. 网易云音乐监控体系的实践

以网易云音乐的监控体系为例，我们借助时序数据库来高效管理和分析数据。时序数据的特点，如存储时间列、维度列和数值列，以及TTL（Time To Live）策略，都是监控系统中不可或缺的组成部分。

时序数据库家族包括InfluxDB、ClickHouse和ElasticSearch，各有其独特的优势：

• InfluxDB：开源时序数据库，以measurement表为核心，动态创建，自动管理时间列、维度列和数值列。例如，存储杭州温度和汽油价格走势，其retention policy和continue query功能使得数据归档和分析更为便捷。


• ClickHouse：在Corona中，ClickHouse凭借其出色的OLAP性能，取代Flink和InfluxDB，用于实时分析亿级日志，例如ReactNativeApplication的性能数据，提供高效且灵活的分析。


• ElasticSearch：作为全文检索工具，虽然在时序分析上可能稍显复杂，但在异常检测和搜索功能上却表现出色，适合存储异常日志。

表设计是关键，比如在ClickHouse中，表结构如appName、osName和uploadTime等字段的定义，以及MergeTree引擎的选择，都直接影响到数据的写入性能和查询效率。通过示例展示，您将学会如何利用时间范围、聚合函数和GROUP BY进行高效分析。

4. 优化与挑战

尽管ClickHouse能提供高效率的实时聚合，但其资源开销较大，对长时间大数据量分析可能不适用，需要离线归档。ElasticSearch的时序分析复杂性是其潜在挑战，但其文本搜索能力在异常日志管理上无可替代。

5. 结语与最佳实践

在实际应用中，InfluxDB适合成本敏感且对高可用性需求不高的场景，ClickHouse适合海量数据和实时计算，而ElasticSearch则以其强大的文本搜索能力应对异常检测。理解这些工具的特性，结合实际业务需求，才能更好地选择和使用时序数据库。

希望通过本文的深入剖析，您对时序数据分析有了更全面的认识。记住，每个工具都有其适用范围，关键在于如何巧妙地结合它们，以满足您的数据处理需求。我们期待您在数据科学的道路上不断探索，发现问题并找到解决方案。

④ 时序数据库是什么

时序数据库(TSDB) 是一种数据库管理系统，用于存储、处理和分析时间序列数据（以下简称时序数据）。

时序数据是按时间维度顺序记录且索引的数据。像智慧城市、物联网、车联网、工业互联网等领域各种类型的设备和传感器都会产生海量的时序数据，证券市场的行情数据也是时序数据，这些数据将占世界数据总量的 90% 以上。

虽然你也可以使用关系数据库或 NoSQL 数据库来处理时序数据，但这类数据库并没有充分利用时序数据的特点，性能提升极为有限，只能依靠集群技术，投入更多的计算资源和存储资源来处理，系统的运营维护成本急剧上升。而专门构建的时序数据库，如TDengine，充分利用了时序数据库的特点，大幅提升了数据的写入和查询速度，同时也大幅提高了数据压缩率。此外，时序数据库包含专有的时序数据分析功能和数据管理功能，使用户可以很轻松地开发应用程序。

TDengine是一款开源、云原生的时序数据库（Time Series Database），专为物联网、工业互联网、金融、IT 运维监控等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一个极简的时序数据处理平台。