1.基本概念 时序数据库(Time Series Database)是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库。时序数据库特别适用于物联网设备监控和互联网业务监控场景。...4.2 数据分级存储/TTL 这是针对时序数据冷热性质定制的技术特性。...5.传统关系型数据库存储时序数据的问题 很多人可能认为在传统关系型数据库上加上时间戳一列就能作为时序数据库。数据量少的时候确实也没问题。...5.3 时序数据库需要解决以下几个问题： 时序数据的写入：如何支持每秒钟上千万上亿数据点的写入。 时序数据的读取：如何支持在秒级对上亿数据的分组聚合运算。 成本敏感：由海量数据存储带来的是成本问题。...如何更低成本的存储这些数据，将成为时序数据库需要解决的重中之重。
今天，笔者就来介绍下Prometheus的存储结构。 由于篇幅较长，所以笔者分为两篇，本篇主要是描述Prometheus监控数据在内存中的存储结构。下一篇，主要描述的是监控数据在磁盘中的存储结构。...可以观察到，监控数据都是由一个一个数据点组成，所以可以用下面的结构来保存最基本的存储单元 type sample struct { t int64 v float64 } 同时我们还需要注意到的信息是...所以自然而然的，我们存储结构肯定逻辑上是这个样子: 这样，我们就可以很容易的通过一个Labels(标签们)找到对应的数据了。...数据点的存储 为了让Prometheus在内存和磁盘中保存更大的数据量，势必需要进行压缩。而memChunk在内存中保存的正是采用XOR算法压缩过的数据。...总结 Prometheus作为当今最流行的时序数据库，其中有非常多的值得我们借鉴的设计和机制。这一篇笔者主要描述了监控数据在内存中的存储结构。下一篇，将会阐述监控数据在磁盘中的存储结构，敬请期待！
现有的数据中台中没有计算能力，仅存储数据，计算时需要通过RESTful接口取出数据再统计。...浮点数 数值 计算要求为：在每秒生成20万条记录的时序数据中，任意时间段内，从20万个测点中任取100个测点的数据，分别基于每个测点的数值序列统计最大、最小、方差、中位数等结果。...如果数据可以按测点号物理有序存储，并在测点号上建立索引，相比时序物理有序存储，查找时，待查找的测点记录变得紧凑了，需要读入的块也就少了。...第三步，确定技术选型和方案 从上述的存储方案中得知，需要将实时数据按时间分段，段内按测点号、时间物理有序存储，常规数据库显然没办法做到这点。...，存储成组表有利于提升系统整体性能；当天的每10分钟的冷数据用，集文件存，因为集文件创建和使用都更简单，用来存储小表会很便捷，也不会因为索引块而降低存储效率；10分钟内的热数据从kafka直接读到内存，
前言 之前的文章里，笔者详细描述了监控数据在Prometheus内存中的结构。而其在磁盘中的存储结构，也是非常有意思的,关于这部分内容，将在本篇文章进行阐述。...包括标签/索引/符号表数据等等。Block的实质就是将一段时间里的内存数据组织成文件形式保存下来。...最近的Block一般是存储了2小时的数据，而较为久远的Block则会通过compactor进行合并，一个Block可能存储了若干小时的信息。...它设计成一条LabelIndex可以表示(多个标签组合)的所有数据。不过在Prometheus代码中只会采用存储一个标签对应所有值的形式。...如果要删除部分数据，就只能记录一下删除数据的范围，由下一次compactor组成新block的时候删除。而记录这些信息的文件即是tomstones。
时序数据，即时间序列数据（Time-Series Data），它们是一组按照时间发生先后顺序进行排列的序列数据。日常生活中，设备、传感器采集的数据就是时序数据，证券交易的记录也是时序数据。...因此时序数据的处理并不陌生，特别在是工业自动化以及证券金融行业，专业的时序数据处理软件早已存在，比如工业领域的 PI System 以及金融行业的 KDB。...从手环、共享出行、智能电表、环境监测设备到电梯、数控机床、挖掘机、工业生产线等都在源源不断的产生海量的实时数据，时序数据的体量正指数级的增长。...由于数据量指数级的增长，而且对分析和实时计算的需求越来越多，特别是在人工智能的时代，传统的时序数据处理工具难以满足需求，对每天高达 10TB 级别的海量时序大数据如何进行实时的存储、分析和计算，成为一个技术挑战...，因此海量时序大数据的高效处理在过去的十年获得全球工业界的高度关注。
本文会从时序数据库的基本概念、使用场景、解决的问题一一展开，最后会从如何解决时序数据存储这一技术问题入手进行深入分析。...时序数据的读取：又如何支持在秒级对上亿数据的分组聚合运算。 成本敏感：由海量数据存储带来的是成本问题。如何更低成本的存储这些数据，将成为时序数据库需要解决的重中之重。...分布式存储 时序数据库面向的是海量数据的写入存储读取，单机是无法解决问题的。所以需要采用多机存储，也就是分布式存储。...p7-open tsdb的row key示例（注3） 7.结束语 可以看到各分布式时序数据库虽然存储方案都略有不同，但本质上是一致的，由于时序数据写多读少的场景，在单机上采用更加适合大吞吐量写入的单机存储结构...数据存储是时序数据库设计中很小的一块内容，但也能管中窥豹，看到时序数据库从设计之初就要考虑时序数据的特点。后续我们会从其他的角度进行讨论。
数据库的模型包含关系型、key-value 型、Document 型等很多种，那么为什么新型的时序数据库成为监控数据存储的新宠呢？ 下面就会从 为什么需要时序数据库？...时序数据库的数据结构 两个方面来介绍一下时序数据库。 1....1.3 场景选择 是否所有的数据都适合用时序数据库来存储？ 答案：是否定的，时序数据库提供了针对大量数据的插入操作，但同时数据的读取延迟也相对增加。而且时序数据库不支持 SQL 的数据查询。...时序数据库的数据结构 传统数据库存储采用的都是 B+ tree，原因是查询和顺序插入时有利于减少寻道次数的。然而对于 90% 以上场景都是写入的时序数据库，使用了 LSM tree 更合适。...以上的方案都是将数据按照特定的方式存储，对于读操作友好，但写操作的性能必然下降，主要原因是这种存储数据产生的是磁盘的随机读写，不适用于时序数据库 90% 都是写入的场景。
随着物联网时代的到来，时序数据的数据量呈井喷式爆发，针对于这一数据细分的优化存储显得越来越重要。 最初，使用通用存储系统存储时序数据，如MySQL。...第一代时序平台，如KDB +、RRDtool、Graphite等，在20年前就推出了，主要用于存储和分析数据中心的时序数据，以及高频金融数据、股票波动率等。...现在更多的企业会通过时序存储和数据分析来获得预测能力和实时决策能力，从而为客户提供更好的使用体验。...传统数据库通常记录数据的当前值，时序型数据库则记录所有的历史数据，在处理当前时序数据时又要不断接收新的时序数据，同时时序数据的查询也总是以时间为基础查询条件，并专注于解决以下海量数据场景的问题： 专为时序存储和高性能读写而设计...成本敏感：海量数据存储带来的是成本问题，如何更低成本地存储这些数据，是时序型数据库需要解决的关键问题。
版本为基础的对象关系型数据库管理系统。...dnS 列出所有模式 S代表各个schema \d tablename 列出表详情 类似于mysql的show create table 3.时序分片 — 建表语句 CREATE TABLE...NULL, CONSTRAINT info_ukey UNIQUE (type, info, ts) ) WITH (OIDS = FALSE) TABLESPACE default; — 时序...，在时序处理上表现是比较出色的，如果有针对于时间维度的比较重的表需要做一些优化，可以考虑引入时序数据库的选型，而且大体DML语句与mysql类似，只是部分DDL语句有些区别，希望文章对您有所帮助 原创，...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。
相对于普通的互联网的应用数据，时序数据有着很多明显的特征。...涛思数据的创始人陶建辉先生早在 2017 年，就对此进行了充分地归纳分析，总结了时序数据本身以及时序数据应用的十大特征：数据是时序的，一定带有时间戳：联网的设备按照设定的周期，或受外部的事件触发，源源不断地产生数据...但对于物联网、工业时序数据，每个数据点与数据点的变化并不大，大家关心的更多是一段时间，比如过去五分钟、一小时数据变化的趋势，不会只针对一个时间点进行。...流量平稳、可预测：给定工业、物联网设备数量、数据采集频次，就可以较为准确的估算出所需要的带宽、流量、存储等数字，以及每天新生成的数据大小。...上述的特征使时序数据的处理具有着独特的需求和挑战。但是反过来说，对于一个高效的时序数据处理平台，它也必然充分利用这十大特征来提升它的处理能力。
但是，不同车型采集的点位信息从数百点到数千点之间不一而同，随着联网的交通设备数量越来越多，这些海量的时序数据如何安全上传、数据存储、查询和分析，成为了一个亟待解决的行业问题。...智能制造领域：过去的十几年间，许多传统工业企业的数字化得到了长足的发展，单个工厂从传统的几千个数据采集点，到如今数十万点、上百万点，部分远程运维场景面临上万设备、千万点的数据采集存储的需求，这些数据都属于典型的时序数据...但从另一个角度来看，如果大数据平台能够解决以上困难，满足企业对于时序数据存储分析的需求，就可以帮助企业实现更加智能化、自动化的生产模式，从而完成质的飞升。...IT 运维领域：IT 领域中，基础设施（如服务器、网络设备、存储设备）、应用程序运行的过程中会产生大量的时序数据。...，因此行情数据的总量数据体量庞大，会轻松达到 TB 级别，造成存储、查询等等各方面的瓶颈。
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。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。...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。...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。...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。
时序数据库 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。...: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...时序数据库的基本概念 Time series （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...时序数据库的项目 事实上，业界流行的ClickHouse、Apache IoTDB等也属于时序数据库范畴。...TimescaleDB： 基于优秀的PostgreSQL构建出的时序数据库。长远考虑，专业的TSDB必须是从底层存储面向时序数据的特征进行针对性设计和优化的。因此它不在本文中进一步分析。
一、项目概述 此项目为模拟风电场监控项目，模拟一个电厂、六台风机，数据采用随机数实时插入到时序数据库中，再由websocket+quartz从时序数据库中取出推送到界面展示。...3.互操作性—支持实时数据库的数据接口，并通过标准关系数据库接口(ODBC，OLE DB)实现与ERP及其它MIS系统的数据集成。...五、 数据库设计 5.1 物理视图 5.2 E-R图 六、系统功能 6.1 完整实时数据展现 该系统采用时序数据库系统实现风电场的所有风电机组、风速、发电量等运行情况的远程监视和接收汇总，使各级部门都能及时的了解风电机组运行状态和发电状况...6.2 数据统计与查询 1）历史统计日志查询：根据选择风机及时间段，查询风机的数据统计信息。 2）历史瞬态日志查询：查询选择风机在设定时间段内的历史数据记录。...七、界面设计 八、性能测试 提供了时序数据库的插入性能测试：单标签多数据和多标签多数据。 更多功能广大网友可以继续挖掘。
所以，对于时序数据工具的选型，一定要看它的架构模型能否撑得起你的业务基数。一个能够通过分布式的架构来处理“高基数”难题，才能让平台足以支撑业务的增长，才可以说是一个真正意义上的时序大数据平台。...如果专用的时序大数据处理平台不能在存储、读取、分析这些方面做到“高性能”，那么为什么不采用通用的大数据平台呢？...必须保证实时数据和历史数据的处理合二为一：实时数据在缓存里，历史数据在持久化存储介质里，而且可能依据时长，保留在不同存储介质里。系统应该隐藏背后的存储，给用户和应用呈现的是同一个接口和界面。...大数据平台的搭建是一个长期的工作，每个批次采购的服务器和存储设备都会不一样，系统必须支持自己可以和各种档次、配置的服务器和存储设备并存。必须支持边云协同。...近年来，众多企业纷纷将时序数据从传统大数据平台或关系型数据库迁移到专用时序大数据平台，以保障海量时序数据得到快速和有效处理，支撑相关业务的持续增长。
二、缓存策略将大量的读数据缓存在Web端或客户端浏览器，减少对数据库的直接访问，提高响应速度。三、一致性校验对读数据不做强一致性校验，以减少系统瓶颈。对写数据行强一致性校验，确保数据的准确性和一致性。...，以下是分层校验基本原则：先做数据的动静分离；将90%的数据缓存在客户端浏览器；将动态请求的读数据 Cache Web 端；对读数据不做强一致性校验；对写数据进行基于时间的合理分片对写请求做限流保护；对写数据进行强一致性校验...分层校验具体实现一、前端校验用户资格检查：检查用户是否具有参与秒杀的资格。商品状态检查：检查商品是否处于可售状态。秒杀状态检查：检查秒杀活动是否已经开始或已经结束。...秒杀系统正是按照这个原则设计的，它的系统架构如下图所示把大量静态、不需要检验的数据放在离用户最近的地方；在前端读系统中检验一些基本信息如用户是否具有秒杀资格 、商品状态是否正常 用户答题是否正确 、秒杀是否已经结束等...保证数据准确性：通过强一致性校验和数据库事务机制，确保了数据的准确性和一致性。
因为测试模拟数据先生成并写入硬盘文件，由数据加载程序从文件中读取一条条的数据写入语句，写入时序数据库。这种方式能够将数据产生过程中的性能差异排除。 root权限。...写入测试 本测试包提供了一个run.sh脚本，自动执行将docker容器按指定IP地址运行起来，然后产生数据，写入数据文件，并写入时序数据库。...除核心的快10倍以上的时序数据库（Time-Series Database）功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的工作量。...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。...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。
OpenTSDB概述：时序数据存储的基石 OpenTSDB（Open Time Series Database）是一个构建在HBase之上的分布式时序数据库，专门用于高效存储和查询大规模时间序列数据。...其核心目标在于解决物联网设备监控、系统性能指标收集、金融数据分析等场景中海量时序数据的存储与检索问题。...HBase提供了底层的数据分布、故障恢复和一致性保障，而OpenTSDB在上层优化了时序数据的存储模型和访问模式。...压缩比与性能的权衡 数据压缩的本质是在存储效率和计算资源之间寻找平衡。高压缩比算法如GZIP能够大幅减少数据存储量，从而降低云存储或本地硬盘的成本，尤其适用于长期存储的时序数据。...而数据压缩技术的应用，从GZIP到Snappy等算法的选择与权衡，显著降低了存储成本与I/O开销，使得长期存储TB级时序数据成为经济可行的方案。
influxDB介绍 时间序列数据是以时间字段为每行数据的标示，比如股票市场的价格，环境中的温度，主机的CPU使用率等。但是又有什么数据是不包含timestamp的呢？...几乎所有的数据都可以打上一个timestamp字段。时间序列数据更重要的一个属性是如何去查询它。在查询的时候，对于时间序列我们总是会带上一个时间范围去过滤数据。...InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用 Go 语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。...1：副本个数，这里填1就可以了 DEFAULT设为默认的策略 目前，我们已经influxdb+grafana应用到数据库监控、Kafka数据流监控、服务页面数据统计监控等，炫酷的页面给你不一样的体验，...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。
Prometheus时序数据库 一、Prometheus 1、Prometheus安装 1）源码安装 prometheus安装包最新版本下载地址：https://prometheus.io/download...external_labels: # 额外的属性，会添加到拉取得数据并存到数据库中 monitor: 'codelab_monitor' # Alertmanager配置 alerting...此处介绍两种Prometheus数据界面化显示的方式。...7 点击“Add”按钮，保存这个新数据源。 之后，通过添加仪表盘（dashboards）进行数据的展示。...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。
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