时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据,带时间标签的数据也称为时间序列数据。
时间序列数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据,这些工业数据的典型特点是:产生频率快(每一个监测点一秒钟内可产生多条数据)、严重依赖于采集时间(每一条数据均要求对应唯一的时间)、测点多信息量大(常规的实时监测系统均有成千上万的监测点,监测点每秒钟都产生数据,每天产生几十GB的数据量)
1:持续产生海量数据,没有波峰波谷
2:每条数据都带有时间戳
3:数据不可变,只会一直添加
4:高效的存储压缩效率
5:时序唯一性:某一个时刻的某一个指标只会有一条(一组也视为一条)数据
6:单条数据没有意义,看某一个时间段的所有数据才有意义
(时间序列,简称时序或者时序数据):根据wiki百科[2],其数学定义是这样:In mathematics, a time series is a series of data points indexed (or listed or graphed) in time order. Most commonly, a time series is a sequence taken at successive equally spaced points in time. Thus it is a sequence of discrete-time data. 翻译过来的要点就是 1)源于数学学科; 2)是按时间顺序索引的一系列数据点。因此也多翻译为“时序数据”。3)最常见的是在连续的相等间隔时间点上获取的序列。4)是一个离散时间的数据序列。
在软件领域,Metric是对软件或其规格的某些属性的度量。在wiki百科中有这样的阐述:software metric[3]是衡量软件系统或过程具有某种属性的程度的标准。尽管学术界最初认为Metric是函数(function),Measurement是通过应用metric获得的数值;但随着计算机学科和传统学科的借鉴融合,这两个术语通常也用作同义词,泛指同一个东西了。
事实上,业界流行的ClickHouse、Apache IoTDB等也属于时序数据库范畴。本文从应用运维场景,对众多的TSDB做个初步分析和筛选出典型代表产品,方便后面进行针对性的对比分析。
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