十分钟看懂时序数据库（I）-存储

2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库；到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了，而早在2016年7月，百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB，成为支持其发展制造，交通，能源，智慧城市等产业领域的核心产品，同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务，业界的频频发声，正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。

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。

1.背景

百度无人车在运行时需要监控各种状态，包括坐标，速度，方向，温度，湿度等等，并且需要把每时每刻监控的数据记录下来，用来做大数据分析。每辆车每天就会采集将近8T的数据。如果只是存储下来不查询也还好（虽然已经是不小的成本），但如果需要快速查询“今天下午两点在后厂村路，速度超过60km/h的无人车有哪些”这样的多纬度分组聚合查询，那么时序数据库会是一个很好的选择。

2.什么是时序数据库

先来介绍什么是时序数据。时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。

时序数据库就是存放时序数据的数据库，并且需要支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的聚合查询等基本功能。

对比传统数据库仅仅记录了数据的当前值，时序数据库则记录了所有的历史数据。同时时序数据的查询也总是会带上时间作为过滤条件。

时序数据示例

p1-北上广三地2015年气温变化图

p2-北上广三地当前温度实时展现

下面介绍下时序数据库的一些基本概念（不同的时序数据库称呼略有不同）。

metric: 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。

timestamp：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会随着时间戳的变化而变化的数据。

tag: 标签，或者附加信息。一般存放的是并不随着时间戳变化的属性信息。timestamp加上所有的tags可以认为是table的primary key。