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发布时间：2021-10-04
业界典型时序数据库解析
近2年来时序数据库正处于高速发展的阶段。国内外云市场各大主流厂商已经从整个时序生态的不同角度切入，形成各自特色的解决方案完成布局，开始抢占流量。
而以Facebook Gorilla为代表的时序数据库则是脱胎于满足自身业务发展的需要。学术上，在时序领域里面更是涌现了一大批黑科技，把时序数据的技术深度推向更高的台阶。
阿里的TSDB团队自2016年首版时序数据库落地后，时间序列化数据库案例，逐步服务于DBPaaS，Sunfire等等集团业务，在2017年中旬公测后，于2018年3月底正式商业化。
在此过程中，TSDB在技术方面不断吸纳时序领域各家之长，开启了自研的时序数据库发展之路。
时间序列数据库介绍
时间序列数据库
万物互联时代，工业物联网产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍，并且是实时采集、高频度、高密度，动态数据模型随时可变。传统数据库在对这些数据进行存储、查询、分析等处理操作时捉襟见肘，时间序列化数据库解决方案，迫切需要一种专门针对时序数据来做优化的数据库系统，即时间序列数据库。
以上信息有美信科技提供！
时序数据与关系型数据的差异
（1）较明显的特征是时序数据都存在仅有的时间戳，并且以时间戳大小进行排序，时间序列化数据库价格，以时间戳作为仅有标识进行区分，而关系型数据通常有其他字段作为标识，比如学生的数据通常使用学号作为仅有标识进行区分。
（2）时序数据并不关心关系，在汽车定位中，我们不需要了解这辆汽车的所有者的其他属性，例如年龄、职业等等，也就不存在对汽车所有者的表的关联。
（3）时序数据的数据量持续呈线性增长，每隔一定时间粒度就会产生新的数据，将会持续产生海量数据，陕西时间序列化数据库，因此数据量庞大。而关系型数据的增长通常不是随着时间持续增长的，比如一所学校的学生的据量在一段时间内都是相对稳定的。
（4）时序数据很少会有更新操作，在某个时刻的测量值产生将不会发生变化，所以几乎不需要对时序数据进行更新。对于关系型数据，则是已存在的数据经常发生更新，比如学生的个人信息，包括年龄、身高等属性。
