时序数据基础：处理时序数据所需要的工具

如果想要高效地处理时序数据，一个完整的时序数据处理平台一定要准备好以下几个核心模块。

1. 数据库（Database）：数据库提供时序数据的高效存储和读取能力。在工业、物联网场景，由设备所产生的时序数据量是十分惊人的。从存储数据的角度来说，数据库需要把这些数据持久化到硬盘上并最大程度地压缩，从而降低存储成本。从读取数据的角度来说，数据库需要保证实时查询，以及历史数据的查询效率。比较传统的存储方案是使用 MySql、Oracle 等关系型数据库，也有 Hadoop 体系的 HBase，专用的时序数据库则有 InfluxDB、OpenTSDB、Prometheus 等。
2. 数据订阅（Data Subscription）：很多时序数据应用都需要在第一时间订阅到业务所需的实时数据，从而及时了解被监测对象的最新状态，用 AI 或其他工具做实时的数据分析。同时，由于数据的隐私以及安全，你只能允许应用订阅他有权限访问的数据。因此，一个时序数据处理平台一定需要具备数据订阅的能力，帮助应用实时获取最新数据。
3. ETL（Extract，Transform，Load）：在实际的物联网、工业场景中，时序数据的采集需要特定的 ETL 工具进行数据的提取、清洗和转换操作，才能把数据写入数据库中，以保证数据的质量。因为不同数据采集系统往往使用不同的标准，比如采集的温度的物理单位不一致，有的用摄氏度，有的用华氏度；系统之间所在的时区不一致，要进行转换；时间分辨率也可能不统一，因此这些从不同系统汇聚来的数据需要进行转换才能写入数据库。
4. 流计算（Stream computing）：物联网、工业、金融应用需要对时序数据流进行高效快速计算，通过所得到的计算结果来满足实时业务的需求。比如，面对实时采集到的每个智能电表的电流和电压数据，需要立刻算出各个电表的有功功率、无功功率。因此时序数据处理平台通常会选择一些比如 Apache Spark、Apache Flink 等等的流处理框架。
5. 缓存（Cache）：物联网、工业、金融应用需要实时展示一些设备或股票的最新状态，因此平台需要缓存技术提供快速的数据访问。原因是：由于时序数据体量极大，如果不使用缓存技术，而是进行常规的读取、筛选，那么对于监控设备最新状态之类的计算是十分困难的，将会导致很大的延迟，从而失去“实时”的意义。因此，缓存技术是时序数据处理平台不可缺少的一环，Redis 就是这样一种常用的缓存工具。

处理时序数据需要一系列模块的协同作业，从数据采集到存储、计算、分析与可视化，再到专用的时序数据算法库，每个环节都有相应的工具支持。这些工具的选择取决于具体的业务需求和数据特点，合理地选用和搭配才能做到高效地处理各种类型的时序数据，挖掘数据背后的价值。