什么是时序数据库？时序数据库与实时数据库应用场景对比分析

本文讲述了什么是时序数据库？时序数据库与实时数据库应用场景对比分析

一、时序数据的基本概念

在了解时序数据库之前首先要了解什么是时序数据，Time Series Data是指按照时间顺序记录系统、设备状态变化的数据，时序数据有如下几个维度：

●Measurement：度量，相当于关系型数据库中的 table

●Data point：数据点，相当于关系型数据库中的 row。

●Time：时间戳，代表数据点产生的时间。

●Field：度量下的不同字段。比如位置这个度量具有经度和纬度两个 field。一般情况下存放的是随时间戳而变化的数据。

●Tag：标签。一般存放的是不随时间戳变化的信息。timestamp 加上所有的 tags 可以视为 table 的 primary key。

二、时序数据库与其他数据存储的对比

●关系型数据库：尽管时序数据库中的Measurement，Data Point，Filed，Tag都似乎能在关系型数据库中找到对应，而且时序数据库还有类SQL的交互方式，但是对于关系型数据库中的CRUD，时序数据库更侧重其中的C和R的高效，在海量数据聚合分析更强。

●Elasticseach：Elasticseach虽然主打大数据量的搜索，但是高效的处理大量数据读写操作也可以起到时序数据库的作用。

三、使用场景

时序数据看起来就是一个时间轴，表明了一些数据维度随着时间的变化，通常这些数据以插入为主，没有什么更新操作。由于这些特点，时序数据库诞生了。时序数据库目标实现高性能的读写，实时分析。被广泛应用在物联网设备信息采集，金融数据分析及可视化等众多场景当中。其中，InfluxDB是一个开源时序数据库诞生于2013年，起初设想应用于高性能的监控和告警，下面将以InfluxDB为例带大家体验时序数据库。

实时数据库主要用于收集运动系统（如工业现场）中大量的、快速变化的数据。实时数据库就是要对这样的数据进行采集、处理、记录、共享。实时数据以时间为主坐标轴，所以实时数据库对时间字段做了大量优化以适应快速存储与检索。实时数据库是数据库系统发展的一个分支，它适于处理不断快速变化的时间序列数据，实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物。

实时数据库就是要针对实时数据的特点，运用各种手段，对数据更高效的处理、让有限存储空间容纳更多的历史数据，更快的检索速度。

实时数据库是工业领域信息化的核心基础软件，是大数据、云计算和物联网等产业的核心支撑软件。

目前已经广泛应用于石化、炼油、汽车、化工、冶金、制药、建材、轻工、造纸、采矿、环保、电力、交通、智能楼宇、仓储、物流、水利等多个行业和领域的过程控制、管理监测、现场监视、远程监视、故障诊断、企业管理、资源计划等系统。

时序数据是随时间不断产生的一系列数据，简单来说，就是带时间戳的数据。时序数据库 (Time Series Database，TSDB) 是优化用于摄取、处理和存储时间戳数据的数据库。此类数据可能包括来自服务器和应用程序的指标、来自物联网传感器的读数、网站或应用程序上的用户交互或金融市场上的交易活动。

简而言之，时序数据库是专门用于存储和处理时间序列数据的数据库，支持时序数据高效读写、高压缩存储、插值和聚合等功能。

时序数据库应用场景

时序数据库的应用场景在物联网和互联网APM等场景应用比较多，下面是列举了一些时序数据库的应用场景，但不是全部：

公共安全：上网记录、通话记录、个体追踪、区间筛选；

电力行业：智能电表、电网、发电设备的集中监测；

互联网：服务器/应用监测、用户访问日志、广告点击日志；

物联网：电梯、锅炉、机械、水表等各种联网设备；

交通行业：实时路况、路口流量监测、卡口数据；

金融行业：交易记录、存取记录、ATM、POS机监测；

上文就是小编为大家整理的什么是时序数据库？时序数据库与实时数据库应用场景对比分析。

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