浅谈时序数据库的核心技术及应用优势

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万物互联时代将至，物联网规模正在不断扩展，在实时监控、数据处理与存储、生产信息的集成与共享等方面，传统关系型数据库为基础的历史数据管理技术越来越不适应大型企业业务调度运行、管理的需求，并成为各类应用进一步拓展的数据瓶颈。


基于快速增长的时序数据应用需求以及区别于传统关系型数据的特征，时序数据库应运而生，并迅速成为学术界和产业界的热点。根据数据库领域国际权威排名DB-Engines 发布的产业界数据库类型关注度趋势，时序数据库管理系统是关注度增长最快的领域，且近两年连续排名第一。时序数据库具备哪些核心技术及优势，本文将带你一探究竟。

时序数据库为何越来越受到用户青睐？

时序数据，即时间序列数据，我们把按照时间戳的大小顺序排列的一系列记录值的数据称为时间序列数据。随着生产自动化和物联网相关技术的发展，时间序列数据已经被广泛应用于电力、化工、制造、气象、地理、物流、军事等各个领域。时间序列数据所承载的应用场景也日益丰富和复杂，如：实时监测、状态检查、数据分析等。

时间序列数据库是支持物联网时序数据收集、存储、查询与分析一体化的数据管理引擎，支持“端-边-云”一体化部署，能够全面支撑上述行业及应用场景，有效地对时间序列数据进行管理、存储、查询和共享，真正做到：响应快、性能高、运行稳、易使用。

时序数据库与关系型数据库有哪些区别？

时序数据库与传统关系型数据库不同，传统关系型数据库注重增删改查和事务功能，而时序数据库针对海量数据写入，其读取查询多是一段时间段内的数据。

传统关系型数据库都是采用B tree作为其构建索引的数据结构，这是一种随机读写的模式，会在寻道上消耗较多时间，对于90%以上场景是写入的时序数据库来说效率太低，所以时序数据库的主流趋势是采用 LSMTree（Log-Structured Merge Tree，结构化合并树）替换BTree，其核心思想是放弃部分读的能力换取写的能力最大化。

由于时序数据管理系统拥有超大规模数据处理能力和高比例压缩能力，因此可实现海量历史数据高效的压缩存储、查询检索和统计分析。而在实际应用场景中，结合关系型数据库和时序数据库的应用，可实现海量历史采样数据的低延迟且支持复杂查询。

时序数据库正处于高速发展阶段， 时序数据技术逐步走向成熟，但是这绝不是终点时序数据技术仍然面临着各种新的需求和挑战。优炫软件在努力提高时序数据库性能的同时，将针对用户新需求打造更加高效好用的企业信息化管理解决方案。