近年来,随着物联网的发展,时间序列数据呈爆炸式增长。 根据过去两年在DB-Engines中收集的数据库类型的增长趋势,时间序列数据库一直在快速增长。 这些大型开源时间序列数据库的实现各不相同,但没有一个是完美的。 但是,可以结合使用这些数据库的优势来实现完美的时间序列数据库。
表存储是阿里云开发的分布式NoSQL数据库。 它具有多模型设计,其中包括与BigTable相同的宽列模型,以及消息数据的时间轴模型。 在存储模型,数据大小以及写入和查询功能方面,它可以更好地满足时间序列数据方案的要求。 但是,作为通用模型数据库,如果时间序列数据存储要充分利用基础数据库的功能,则表的模式设计和计算集成需要特殊的设计,例如用于HBase和UID编码的OpenTSDB的RowKey设计。 。
本文涉及该体系结构,重点关注时间序列数据的数据模型定义和核心处理流程,以及基于表存储构建时间序列数据存储的体系结构。 将来,将有一篇关于解决方案的文章,它将为时间序列数据和元数据存储提供高效的架构设计和索引设计。 最后,还将有一篇关于计算的文章,提供了一些用于时间序列数据流计算和时间序列分析的项目设计。
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