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发布时间：2021-10-08
时序数据库的特点
基于时间序列数据的特点，关系型数据库无法满足对时间序列数据的有效存储与处理，因此迫切需要一种专门针对时间序列数据来做优化的数据库系统，即时间序列数据库。对于时序大数据的存储和处理往往采用关系型数据库的方式进行处理，高性能时序数据库，但由于关系型数据库天生的劣势导致其无法进行存储和数据的查询。时序大数据解决方案通过使用特殊的存储方式，使得时序大数据可以存储和快速处理海量时序大数据，是解决海量数据处理的一项重要技术。该技术采用特殊数据存储方式，极大提高了时间相关数据的处理能力，相对于关系型数据库它的存储空间减半，查询速度极大的提高。时间序列函数优越的查询性能远超过关系型数据库，Informix TimeSeries非常适合在物联网分析应用。·有效处理庞大数据·对重复的部分，Informix TimeSeries只保持一份数据·节省空间50%，有效降低I/O·主键索引更有效·时间序列表头分离的特性不浪费空间
时序数据具有以下特点
周期性持续采集数据源的时序数据，高性能时序数据库案例，对插入性能要求高，可能发生乱序情况或者丢失数据；时序数据量大，高性能时序数据库解决方案，对存储压缩比敏感；数据源标签属性多样化，修改频次低；指标数据量大而变化小；查询需求多样：单数据源较新值、单数据源明细、单数据源过滤聚集、多维查询、降采样、滑动窗口查询、数据源状态演变图、特定模式识别、趋势预测、根因分析、阈值修正等。
时序数据库遇到的挑战
很多人可能认为在传统关系型数据库上加上时间戳一列就能作为时序数据库。数据量少的时候确实也没问题，高性能时序数据库分析报告，但少量数据是展现的纬度有限，细节少，可置信低，更加不能用来做大数据分析。很明显时序数据库是为了解决海量数据场景而设计的。
可以看到时序数据库需要解决以下几个问题时序数据的写入：如何支持每秒钟上千万上亿数据点的写入。时序数据的读取：又如何支持在秒级对上亿数据的分组聚合运算。成本敏感：由海量数据存储带来的是成本问题。如何更低成本的存储这些数据，将成为时序数据库需要解决的重中之重。这些问题不是用一篇文章就能涵盖的，同时每个问题都可以从多个角度去优化解决。在这里只从数据存储这个角度来尝试回答如何解决大数据量的写入和读取。
