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萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量比傳統(tǒng)的信息化要多數(shù)千倍甚至數(shù)萬(wàn)倍，并且是實(shí)時(shí)采集、高頻度、高密度，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)模型隨時(shí)可變。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、查詢、分析等處理操作時(shí)捉襟見(jiàn)肘，迫切需要一種專門(mén)針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)來(lái)做優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，即時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)。

時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)(Time Series Database)是用于存儲(chǔ)和管理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的專業(yè)化數(shù)據(jù)庫(kù)，具備寫(xiě)多讀少、冷熱分明、高并發(fā)寫(xiě)入、無(wú)事務(wù)要求、海量數(shù)據(jù)持續(xù)寫(xiě)入等特點(diǎn)，可以基于時(shí)間區(qū)間聚合分析和高效檢索，廣泛應(yīng)用在物聯(lián)網(wǎng)、經(jīng)濟(jì)金融、環(huán)境監(jiān)控、工業(yè)制造、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、硬件和軟件系統(tǒng)監(jiān)控等場(chǎng)景。

根據(jù)國(guó)際知名網(wǎng)站DB-Engines數(shù)據(jù)，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在過(guò)去24個(gè)月內(nèi)排名高居榜首，且遠(yuǎn)高于其他類(lèi)型的數(shù)據(jù)庫(kù)，可見(jiàn)業(yè)內(nèi)對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的需求迫切。相應(yīng)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品近年來(lái)也快速發(fā)展，各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)包括谷歌、阿里巴巴、亞馬遜都推出自己的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，業(yè)界使用較多的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)主要有如下幾種：

1、InfluxDB

InfluxDB是一款用Go語(yǔ)言編寫(xiě)的開(kāi)源分布式時(shí)序、事件和指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)，無(wú)需外部依賴。該數(shù)據(jù)庫(kù)現(xiàn)在主要用于存儲(chǔ)涉及大量的時(shí)間戳數(shù)據(jù)，如DevOps監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，APP metrics，loT傳感器數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)。

作為目前開(kāi)源排名最高的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，InfluxDB支持?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)策略(RP)和數(shù)據(jù)歸檔(CQ)，能夠?qū)崟r(shí)查詢，數(shù)據(jù)在寫(xiě)入時(shí)被索引后就能夠被立即查出，內(nèi)置HTTP接口，安裝管理很簡(jiǎn)單，并且讀寫(xiě)數(shù)據(jù)非常高效。

2、Kdb+

kdb+/q被官方稱為世界上最快的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)，它使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫(kù)處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，同時(shí)具備CEP(復(fù)雜事件處理)引擎、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)、磁盤(pán)數(shù)據(jù)庫(kù)等功能。列式存儲(chǔ)的特性，使得對(duì)于某個(gè)列的統(tǒng)計(jì)分析操作異常方便。

與一般數(shù)據(jù)庫(kù)或大數(shù)據(jù)平臺(tái)相比，kdb+/q具有更快的速度和更低的總擁有成本，非常適合海量數(shù)據(jù)處理，主要被用于海量數(shù)據(jù)分析、高頻交易、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。在延遲性上有著苛刻要求的金融領(lǐng)域，kdb+有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

3、Prometheus

Prometheus是一套開(kāi)源的系統(tǒng)監(jiān)控報(bào)警框架，由工作在SoundCloud的Google前員工在2012年創(chuàng)建，作為社區(qū)開(kāi)源項(xiàng)目進(jìn)行開(kāi)發(fā)，2015年正式發(fā)布，并在次年正式加入Cloud Native Computing Foundation。

作為新一代的監(jiān)控框架，Prometheus具備強(qiáng)大的多維度數(shù)據(jù)模型，有多種可視化圖形界面，使用pull模式采集時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可以采用push gateway的方式把時(shí)間序列數(shù)據(jù)推送至Prometheus server端。

4、 Graphite

Graphite是一個(gè)開(kāi)源實(shí)時(shí)的、顯示時(shí)間序列度量數(shù)據(jù)的圖形系統(tǒng)。Graphite并不收集度量數(shù)據(jù)本身，而是像一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)其后端接收度量數(shù)據(jù)，然后以實(shí)時(shí)方式查詢、轉(zhuǎn)換、組合這些度量數(shù)據(jù)。

Graphite支持內(nèi)建的Web界面，它允許用戶瀏覽度量數(shù)據(jù)和圖。它由多個(gè)后端和前端組件組成。后端組件用于存儲(chǔ)數(shù)值型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，前端組件則用于獲取指標(biāo)項(xiàng)數(shù)據(jù)并根據(jù)情況渲染圖表。

5、TimescaleDB

TimescaleDB是唯一支持完整SQL的開(kāi)放源代碼時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)，已針對(duì)支持全面SQL的快速提取和復(fù)雜查詢進(jìn)行了優(yōu)化。它基于PostgreSQL，并且為時(shí)間序列數(shù)據(jù)提供了最好的NoSQL和Relational世界。

TimescaleDB使開(kāi)發(fā)人員和組織能夠更多地利用其功能：分析過(guò)去，了解現(xiàn)在和預(yù)測(cè)未來(lái)。在查詢層面統(tǒng)一時(shí)序數(shù)據(jù)和關(guān)系數(shù)據(jù)可消除數(shù)據(jù)孤島，并使演示和原型更容易實(shí)現(xiàn)。可擴(kuò)展性和完整的SQL接口的結(jié)合賦予員工提出數(shù)據(jù)問(wèn)題。

6、阿里云TSDB

作為我國(guó)科技公司的代表，阿里云時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)也入圍了DB-Engines榜單。TSDB是一種集時(shí)序數(shù)據(jù)高效讀寫(xiě)，壓縮存儲(chǔ)，實(shí)時(shí)計(jì)算能力為一體的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，可廣泛應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備及業(yè)務(wù)服務(wù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，預(yù)測(cè)告警。

TSDB具備秒級(jí)寫(xiě)入百萬(wàn)級(jí)時(shí)序數(shù)據(jù)的性能，提供高壓縮比低成本存儲(chǔ)、預(yù)降采樣、插值、多維聚合計(jì)算、可視化查詢結(jié)果等功能，解決由設(shè)備采集點(diǎn)數(shù)量巨大、數(shù)據(jù)采集頻率高造成的存儲(chǔ)成本高、寫(xiě)入和查詢分析效率低的問(wèn)題。

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