你该知道的时序数据库技术

什么是时序数据

时序数据是随时间不断产生的一系列数据，例如持续监控的气象变化数据、股市交易记录、应用监控数据等，通常一个时序数据点可以由时序指标(metric)+ 一组标签(tags)+ 数据产生时间(timestamp)三部分唯一确定。

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时序数据更适合体现数据“变化”的过程价值。如果在时间坐标中将这些数据点连成线，过往的数据可以形成多纬度报表，揭示数据的趋势性、规律性，捕获异常；未来的数据可以建立数据模型、做统计分析，实现预测和预警。

时序数据应用场景

随着5G/IoT技术的发展，数据呈爆炸式增长，其中物联网与应用性能监控等是时序数据最典型的应用领域，覆盖物联网、车联网、智能家居、工业互联网、应用性能监控等常见的应用场景。

图一 时序数据应用场景

时序数据的特征及挑战

在典型的物联网与应用性能监控等时序数据应用场景里，数据产、访问都有比较明显的规律，有很多共同的特征，相比当前互联网典型的应用特征有比较大的区别。

结合时序数据的特征，要满足大规模时序数据存储需求，至少面临如下的几个核心挑战：

• 高并发高吞吐写入：在一些大规模的应用性能监控、物联网场景，海量的设备持续产生时序数据，例如某CDN内容分发网络系统，3000+台服务器，每秒/每十秒采集超100个系统指标和业务指标，每秒的时序数据点数达到数十万时间点，需要数十台机器的集群规模来支撑全量的业务写入；时序数据存储需要解决大规模集群的横向扩展，高性能平稳写入的需求。
• 高效的时序数据查询分析：在典型的监控场景，通常需要对长周期的数据进行查询分析，比如针对某些指标最近1天、3天、7天、1个月的趋势分析、报表等；这些查询都需要扫描大量的集群数据才能拿到结果，同时查询的结果集也可能非常大；时序数据存储需要支持多维时间线检索、并具备流式处理、预计算等能力，才能满足大规模应用监控、物联网业务场景的典型查询需求，并且针对时序大查询要最小化对写入的影响。
• 低成本的时序数据存储：某家庭安防场景，超千万安防设备，每天就产生近百GB的视频切片元数据指标，如果要保存一年的运行数据就需要PB级的数据存储规模；由于数据规模巨大，对存储的低成本要求很高，另外时序数据的冷热特征明显。时序数据存储需要充分利用好时序数据量大、冷热访问特征明显、做好计算、存储资源的解耦，通过低成本存储介质、压缩编码、冷热分离、高效TTL等技术将数据存储成本降低到极致。
• 简单便捷的生态协同：在物联网、工业互联网等场景，时序数据通常有进一步做运营分析处理的需求，在很多情况下时序数据只是业务数据的一部分，需要与其他类型的数据组合来完成查询分析；时序数据存储需要能与生态BI分析工具、大数据处理、流式分析系统等做好对接，与周边生态形成协同来创造业务价值。

时序数据库的现状和发展

时序数据库结合时序数据的特征，尝试解决时序数据存储在高写入吞吐、横向扩展、低成本存储、数据批量过期、高效检索、简单访问与时序数据计算等方面面临的挑战。进入2010年后，针对时序数据存储设计的数据库相继诞生，并且时序数据库的增长趋势、关注热度持续领先，国产化进程不断加快。

时序数据库关注度日趋火热，未来还有更大空间

在DB-Engine排行榜上，我们可以看到时序数据库在近两年在DB-Engine上是关注度上升最快的数据库类型。

图2时序数据库关注热度（数据来源：https://db-engines.com/en/ranking_categories）

时序数据库处于百花齐放，各家时序数据正在深耕各自领域

图3 时序数据库热度排名（数据来源：DB-engines）

图4 时序数据库发展简史

经过多年发展，时序数据库大致经历了几个阶段：

第一代时序数据库：基于关系型数据库的简单存储。代表：TimescaleDB，基于PostgreSQL关系数据库构建。

第二代时序数据库：依赖与Hadoop生态的通用分布式存储系统。代表：OpenTSDB（底层使用HBase），KairosDB（底层使用 Cassandra）。

第三代时序数据库：对高性能，低成本有强需求，需要针对时序领域特别专门设计。代表：InfluxDB，IoTDB和TDengine等。

数据库产品国产化进程加快，大厂纷纷布局

包括TDengine（涛思）、IoTDB（清华）、DolphinDB（智臾科技）等优秀的国内时序数据库异军突起，自主可控成为国内华为、阿里等厂商布局时序数据库场景的重要考量，华为时序数据库内化InfluxDB和IoTDB，阿里自研TSDB时序引擎，并提供基于InfluxDB的阿里云TSDB for InfluxDB，腾讯也推出了TencentDB for CTSDB云服务。

典型时序数据库介绍及对比

5.1 InfluxDB

InfluxDB由Golang语言编写，系统性能、稳定性好，被广泛应用，是当前DB-engine热度排名第一的时序数据库，生态支持丰富全面。不过，InfluxDB采用MIT开源协议，开源版本没有集群功能，商业版本具备分布式集群、数据分级存储等功能，但价格不菲。

5.2 OpenTSDB

OpenTSDB是Apache开源软件，是在HBase的基础上开发的，底层存储是HBase，但其依据时序数据的特点做了一些优化。其最大的好处就是建立在Hadoop体系上，各种工具链成熟，但这也是它最大的缺点，因为Hadoop不是为时序数据打造的，导致其性能很一般，而且需要依赖很多组件，安装部署相当复杂。

图5 OpenTSDB系统架构

图6 OpenTSDB在HBase中存储数据模式

5.3 TDengine

TDengine不仅是一款时序数据库，而且还提供缓存、消息队列、数据订阅、流式计算等系列功能，是时序数据的全栈技术解决方案。而且它不依赖任何第三方软件，安装包只有1.5MB，使系统设计、安装、部署和维护都变得极为简单。

图7 TDengine系统框图及全栈解决方案

5.4 IoTDB

Apache IoTDB是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能，并与Apache Hadoop、Spark和Flink等进行了深度集成，可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。

图8 IoTDB系统架构图

IoTDB独创采用了tree schema来对时序数据建模，该数据模型更符合工业物联网场景中的层级结构，但牺牲了一些标签灵活性。

图9 IoTDB树状模式样例

主流时序数据库对比

数据来源：公开资料及实测分析

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