大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 传统工业实时历史数据库与时序数据库的区别？ 本文介绍了实时数据库和时序数据库，并就其特点、应用场景、相关厂商、联系与区别做介绍。 实时历史数据库 !...大容量数据的存储 由于数据采集是海量的监控数据，那么如果用传统数据库进行存储，将会占用大量的存储空间，如果我们用关系数据库保存10000个监测点，每个监测点每秒钟采集一次双精度数的数据，即使不考虑索引等因素...，也需要5-6T的存储空间，这里还不包括存储跟监测点相关的时间等因素，如果都包括，再建立索引，则需要15T-20T的存储空间。...相关产品 国外：influxDB、Prometheus、TimescaleDB、Graphite、QuestDB、AWS Timestream、OpenTSDB 国内：TDengine、IoTDB（清华开源...比如美国OSI公司的 PI ( Plant Information System ) 产品，其每个接口就要6000美元，整套产品需要百万美元。相比之下，时序数据库都是开源免费的，更便于大家上手。
前者常见于传统 OLTP 数据库，比如 MySQL、PQ 这类的默认引擎，更适用于读多写少的场景；如 HBase、LevelDB、RocksDB 一类数据库使用的是 LSM-Tree，在写多读少的场景下比较适合...此外，TDengine 会将 tag 数据和时序数据分离开来，这样就能够大大减少 tag 数据占用的存储空间，在数据量大的情况下尤其显著。...TDengine 的 tag 与时序数据的划分，和数仓的维度建模里面维度表与事实表的划分有些类似，tag 数据类似维度表，而时序数据类似事实表。...但又有所不同，因为 TDengine 中表的数目是和设备数目相同的，上亿设备就是上亿张表（在正在开发的 TDengine 3.0 中，我们要支持 100 亿张表），这样频繁创建、又极其庞大的表，并不容易处理...这就是 TDengine 使用自研复制算法的根本原因。当然，这些算法在复杂的分布式环境下的一致性保证又是另外的问题了，也是我们要着重解决的挑战。
集群内数据节点与 Arbitrator 节点之间通讯占用一个 TCP 端口，是 serverPort+12。...**重定向：**无论是 dnode 还是 taosc，最先都是要发起与 mnode 的连接，但 mnode 是系统自动创建并维护的，因此对于用户来说，并不知道哪个 dnode 在运行 mnode。...与典型的 NoSQL 存储模型相比，TDengine 将标签数据与时序数据完全分离存储，它具有两大优势： 能够极大地降低标签数据存储的冗余度：一般的 NoSQL 数据库或时序数据库，采用的 K-V 存储...写入内存，更新内存中的 skip list。 与 master vnode 相比，slave vnode 不存在转发环节，也不存在回复确认环节，少了两步。但写内存与 WAL 是完全一样的。...在每个数据文件里，一张表的数据是一块一块存储的。一张表可以有一到多个数据文件块。在一个文件块里，数据是列式存储的，占用的是一片连续的存储空间，这样大大提高读取速度。
，会比多元时间序列的存储方式少占用1%的磁盘空间。...但是当分量数量超过1时，如分量数分别为10、30和100的情况下，因为多元时间序列的存储方式只存储一列时间戳，相比于单元时间序列的存储方式，分别少存储了9、29和99列时间戳，因为实验中所有值列与时间列写入了相同的数值...，并且采用相同的编码方式，多元时间序列大约比单元时间序列少占用50%的磁盘空间。...，磁盘占用量也会少，并且查询性能也要略微优于后者。...2 当分量数大于1且空值比例较低时，将序列建模成多元时间序列，使用共享时间戳存储引擎比非共享时间戳存储引擎的写入持久化速度要平均快1.6倍，磁盘空间占用上也会减少接近一半。
各个时序数据库对时间线有不同的称呼，例如：松果时序数据库的“设备”、influxDB的“Measurement和Tags的组合”、TDEngine的“子表”以及实时数据库的“测点”。...（5）分析性功能 时序数据库是否支持复杂查询（排序、聚合、子查询、多表连接等），典型的代表是TimescaleDB，他基于PostgreSQL实现能够支持各种复杂的SQL查询，另外一些时序数据库不支持或支持受限的复杂查询...在时序数据库中亦是如此，很多时序数据库系统每天都会写入几亿条、几十亿条甚至更多的数据，对上亿条的数据进行排序、聚合是一个灾难，松果时序数据库不支持复杂查询，因而能够轻易做到只要数据库支持的查询都不会因为某一个任务占用过多的内存或磁盘资源导致其他的任务无法执行或执行失败...少 多 从产品实现难度、实施难度、运维难度和问题排查来看，单机时序数据库比分布式时序数据库简单很多，也即一个单机数据库产品更容易研发并发布稳定版本、更易于维护。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
TimescaleDB采用了基于关系的数据模型，可以利用PostgreSQL的功能和生态。 2.写入吞吐量 IoTDB具有较高的写入吞吐量，可以支持大规模的并发写入。...TimescaleDB作为PostgreSQL的扩展，写入性能相对较低。 3.查询性能 IoTDB支持SQL-like语言进行查询，并提供了多种查询优化策略。...TimescaleDB使用与PostgreSQL相同的SQL语言进行查询，并提供了一些时序相关的函数和操作。 4.存储空间占用 IoTDB使用多种压缩算法来减少存储空间占用，并支持自动删除过期数据。...OpenTSDB和KairosDB没有内置的压缩机制，存储空间占用较大，并且需要手动删除过期数据。TimescaleDB使用分区表来管理时序数据，并提供了一些压缩选项。...例如，在使用IoTDB后，用户无需担心时序数据存储空间不足或查询速度过慢等问题，并且可以通过简单易用的管理工具进行数据库监控和维护。
由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10。 全栈时序数据处理引擎。...或 Spark 这样流式计算组件 数据订阅，应用程序可以订阅一张表或一组表的数据，提供与 Kafka 相同的 API，而且可以指定过滤条件 可视化 支持与 Grafana 的无缝集成...支持与 Google Data Studio 的无缝集成 集群 集群部署，可以通过增加节点进行水平扩展以提升处理能力 可以通过 Kubernetes 部署 TDengine 通过多副本提供高可用能力...由于 TDengine 充分利用了时序数据特点，比如结构化、无需事务、很少删除或更新、写多读少等等，因此与其他时序数据库相比，TDengine 有以下特点： 高性能：TDengine 是唯一一个解决了时序数据存储的高基数难题的时序数据库...简单易用：对系统管理员来说，TDengine 大幅降低了管理和维护的代价。对开发者来说， TDengine 提供了简单的接口、极简的解决方案和与第三方工具的无缝集成。
为什么会有TDengine TDengine总结出了物联网数据的十三大特点： 数据是时序的，一定带有时间戳； 数据是结构化的； 数据极少有更新或删除操作； 数据源是唯一的； 相对互联网应用，写多读少；...因此TDengine迅速定位了自己要做的产品，那就是物联网大数据平台，要把时序数据库、缓存、消息订阅、流式计算等系列功能融合在一起，一站式的解决物联网大数据问题，这样才能将系统研发、维护的复杂度与成本大幅降低...研究完物联网数据的特点后，TDengine做了两个技术创新点， “一台设备一张表”的数据模型来极大提高单台设备的数据插入和查询效率 给每张表打静态标签，将静态标签数据与采集的动态数据完全分开存储，来解决多表聚合查询问题...硬件或云服务成本降至 1/5：由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的 1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储占用不到通用数据库的 1/10。...，流程数据、供应链数据采集与分析 TDengine的写入存储策略 1.单点写入 虽然时序数据量极大，但由于不同采集设备产生数据的过程完全独立，所以每个设备的数据源都是唯一的。
2.要确认TDengine-client-1.6.4.5.tar.gz安装成功，因为本次测试的加载和查询程序都是用的这个版本的client端lib库进行编译的，如果版本不匹配，会导致连接TDengine...、查询用例测试可以看出，TDengine在性能上相比InfluxDB有较大的优势。...由于TDengine采用列式存储，因此可以预期，TDengine在真实场景的压缩比表现会更好。 功能对比 TDengine与OpenTSDB都是用与处理时序数据的存储引擎，其功能比较接近，各有特色。...生成的测试数据文件占用的磁盘大小为3941MB，Cassandra磁盘占用12GB，TDengine磁盘占用459MB。...功能对比 TDengine与Cassandra都是用与处理时序数据的存储引擎，其功能比较接近，各有特色。
TDengine 的优势与技术理念。...1 十倍性能的背后：TDengine 的核心技术解析 相比现有的通用数据库技术，TDengine 可以每秒处理数百万请求，性能提升 10 倍以上。...超级表将时序数据和标签数据分离存储，可以大幅节约存储空间，实现全内存高速存储和查询。由于标签可以事后增删改查，因此很适合处理历史数据和多维分析。...相比很多数据库来说，TDengine 的列存储和二级压缩特性使其对于时序数据能有很大的压缩效率。...5 开源与创新的力量：TDengine 与社区共赢未来 除了几位老师的高质量分享，本场活动还特别设置了两个颁奖环节。
尽管数据的删除不必像新的数据收集、分析和警报那样高效，但是大量的删除操作会占用宝贵的数据库性能资源，并可能阻碍其他实时活动。 前两个挑战可以通过使用缓存技术来解决。...可能有人会问为什么不使用最先进的数据库引擎提供的缓存——当然，这些数据库引擎很擅长利用自己通用的缓存, 但他们自己并不知道哪些数据对监控服务器更重要 一 监控与时序数据 当数据保存在Zabbix...如果要优化数据库中的查询性能,大多数DB引擎都会为你提供大量要使用的旋钮和开关,但这些旋钮和开关通常只适用于一些普通工作流中,其中插入和删除语句与更新语句一样频繁。...需要注意的一点是, 你需要了解每个块需要占用多少空间来计算出内存需求量。一般的方法是将每个hypertable的至少一个块放入内存中。...它与 Zabbix 配合得很好, 与使用标准的 PostgreSQL 数据库运行 Zabbix 相比, 它提供了更明显的优势。 那TimescaleDB有什么缺点需要避免吗？
什么是 TDengine 早在 TDengine 还在开发阶段,就知道了它是主要运用在物联网领域的数据库。它的创始人是一位充满热情的资深程序员--陶建辉老师。...由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的 1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的 1/10。 全栈时序数据处理引擎。...与第三方工具无缝连接。不用一行代码，即可与 Telegraf, Grafana, EMQ X, Prometheus, Matlab, R 集成。...标准 SQL，支持 JDBC,RESTful，支持 Python/Java/C/C++/Go/Node.JS, 与 MySQL 相似，零学习成本。...为什么选择树莓派作为开发部署平台 本身 TDengine 就是一个主要面向物联网领域的，而树莓派也是在物联网领域中有一定地位的存在。因此想看看它们两个在一起会碰撞出什么样的火花。
香农是信息论的创始人，数学家，同时也是爱迪生的远房亲戚（这一家族肯定是祖坟上冒青烟了）。 为什么压缩和他有关呢，因为信息量的度量公式就是由他推导出来的。...即便是相同的压缩算法，在不同软件中的实现可能也会有较大差别，进而有优劣之分，这也就是为什么使用相同压缩算法的压缩软件之间压缩率及性能差别很大的原因了。...在不断提高压缩率的同时，压缩速度必然要跟着下降，使用者需要根据自己的实际应用情况，在两者间把握和拿捏出一个好的平衡点来，达到既不会太影响业务处理速度，也可以收获一个好的压缩率的效果，从而节约存储空间。...要保证采集数据实时入库的核心业务通畅是优先级最高的，其次才是尽可能把数据压缩下来，为用户节约磁盘空间。 也就是说，TDengine 拿捏这个平衡度，是按主要矛盾、次要矛盾的权衡观点来处理的。...使用压缩算法时要抓住数据特点这一个核心，然后平衡好压缩率与压缩速度，平衡好投入及收益就好了。 作者简介： 段宽军，涛思数据高级架构师。主要负责流计算、数据存储、压缩算法等相关的工作。
本文通过对比 SQL 阵营的 TimescaleDB 与 NoSQL 阵营的 InfluxDB，试图给出一些对比。...2 概述 TimescaleDB TimescaleDB 完全接受了 SQL 语法，因此几乎没有什么学习门槛，更通过可视化操作优化了使用方式。...诚然，从功能角度来看，当然函数模型强于代数模型，因为代数模型只是在描述事物，而不能精准控制执行的每一步。 但我们要弄清楚 SQL 的场景，是通过描述一个无顺序的查询问题，让数据库给出结果。...如果你更看中查询语言，而不是具体执行逻辑，SQLl 依然是最好的选择。 3 总结 之所以制作这一期精读，是为了探索 SQL 与其他查询语言的关系，去理解为什么 SQL 沿用至今。...SQL 是一个查询语言，与普通编程语言相比，它还在上层，最终会转化为关系代数执行，但关系代数会遵循一些等价的转换规律，比如交换律、结合律、过滤条件拆分等等，通过预估每一步的时间开销，将 SQL 执行顺序重新组合
万物互联时代，工业物联网产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍，并且是实时采集、高频度、高密度，动态数据模型随时可变。...时间序列数据库(Time Series Database)是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库，具备写多读少、冷热分明、高并发写入、无事务要求、海量数据持续写入等特点，可以基于时间区间聚合分析和高效检索...与一般数据库或大数据平台相比，kdb+/q具有更快的速度和更低的总拥有成本，非常适合海量数据处理，主要被用于海量数据分析、高频交易、人工智能、物联网等领域。...5、TimescaleDB TimescaleDB是唯一支持完整SQL的开放源代码时间序列数据库，已针对支持全面SQL的快速提取和复杂查询进行了优化。...它基于PostgreSQL，并且为时间序列数据提供了最好的NoSQL和Relational世界。 TimescaleDB使开发人员和组织能够更多地利用其功能：分析过去，了解现在和预测未来。
2019.10 ZABBIX 4.4.0 正式发布，发布全新的基于Go语言编写全新agent2和众多新功能特性，接下来介绍最重要的新功能，TimescaleDB数据库，ZABBIX除了支持MySQL、PostgreSQL...与传统的关系数据库相比，TimescaleDB有诸多优点：近乎线性的性能水平，支持自动即时删除旧的历史数据，更容易维护等等 TimescaleDB TimescaleDB是基于PostgreSQL的时序数据库插件...数据倒灌，因为有些传感器的数据可能写入延迟，导致需要写以前的chunk，timescaleDB允许这样的事情发生(可配置)。...是 postgres的一个 扩展 插件 ， 所以要安装 timescaledb就先要安装 postgres 安装postgresql yum install https://download.postgresql.org...部署 添加timescaledb的yum源 vim etc/yum.repos.d/timescale_timescaledb.repo [timescale_timescaledb] name=timescale_timescaledb
因此最好只分配需要的存储空间。...，每4个字节存储9个数字，小数点占一个字节 6、float 在存储相同范围的数据，占用存储空间比decimal小，float 使用4个字节存储，double占用8个字节 7、varchar 存储变成字符串...8、以下情况适合使用varchar[高性能MySQL（第3版）p115]： 字符串最大长度比平均长度大很多，列的更新少(不会产生碎片)；使用类似UTF8字符集，每个字符使用不同字节数存储 9、char...13、datetime 保存范围大从1001~9999年，最小精度秒，与时区无关占用8个字节。 14、timestramp 保存从到1970年1月1日时间差。只占用4个字节，表示范围2038年。...对于in中有大量值时，in查询比or快 18、mysql 文件排序需要的空间比想象的要大得多，因为mysql会给排序记录分配足够长度的固定长度的空间，排序消耗的临时空间比磁盘上原有空间大得多。
数据被存储在列中，并按时间进行分区 QuestDB与ClickHouse、InfluxDB和TimescaleDB相比如何？...TSBS结果比较了QuestDB、InfluxDB、ClickHouse和TimescaleDB的最大获取吞吐量。...使用4个线程的TSBS基准测试结果：QuestDB、InfluxDB、ClickHouse和TimescaleDB每秒获取的行数。...与我们在AWS上的参考基准m5.8xlarge实例所使用的英特尔至强Platinum相比： 比较QuestDB TSBS在AWS EC2与AMD Ryzen5上的负载结果 你应该如何存储乱序的时间序列数据...这就是为什么我们专注于建立一个坚实的开发者社区，他们可以通过我们的开源分销模式参与并改进产品。 除了使QuestDB易于使用之外，我们还希望使其易于审计、审查，提交代码或其他的项目贡献。
我是涛思数据创始人陶建辉，也是开源的软件 TDengine 的主要的贡献者，今天要分享怎么从 0~1 打造成功的开源软件。...为什么要把这个“稀缺”的技术开源，对我来说，存在以下四个方面的意义： 第一个，扩大影响力，树立品牌。TDengine 是大数据的产品，是基础软件，推广比较困难。...第二重要的是技术服务，软件都需要升级维护，如何优化 TDengine 让性能达到最佳，这就是技术服务做的事情，类似于是卖软件服务“保险”。...代码要达到一定的质量，不能把它做到十全十美才去开业，而是在开源过程中不断地完善，否则会丢掉机会。...因为目前工业软件没有做开源的，我们是第一家。只要做得够好，机会还是很多的。 第二个方面，中国有将近 2000 万的软件工程师，这跟 20 年前的 2000 年相比，社会已经有了极大的不同。
前面章节我们介绍了 Thanos 方案也可以用来解决 Prometheus 的高可用和远程存储的问题，那么为什么我们还要使用 VictoriaMetrics 呢？...对外支持 Prometheus 相关的 API，可以直接用于 Grafana 作为 Prometheus 数据源使用 指标数据摄取和查询具备高性能和良好的可扩展性，性能比 InfluxDB 和 TimescaleDB...高出 20 倍 这处理高基数时间序列时，内存方面也做了优化，比 InfluxDB 少 10x 倍，比 Prometheus、Thanos 或 Cortex 少 7 倍 高性能的数据压缩方式，与 TimescaleDB...相比，可以将多达 70 倍的数据点存入有限的存储空间，与 Prometheus、Thanos 或 Cortex 相比，所需的存储空间减少 7 倍 它针对具有高延迟 IO 和低 IOPS 的存储进行了优化...)，同时支持最大磁盘占用 相比 prometheus 使用较少的内存、cpu、磁盘 io 以及网络带宽 接下来我们就分别来介绍了 VM 的单节点和集群两个方案的使用。
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