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发布时间：2021-11-01
时序数据库发展简史
代时序数据存储系统
虽然通用关系数据库可以存储时序数据，但是由于缺乏针对时间的特殊优化，比如按时间间隔存储和检索数据等等，因此在处理这些数据时效率相对不高。
代时序数据典型来源于监控领域，直接基于平板文件的简单存储工具成为这类数据的首先存储方式。
以RRDTool，BlueSky高性能时序数据库价格，Wishper为代表，通常这类系统处理的数据模型比较单一，单机容量受限，并且内嵌于监控告案。
时间序列数据库
根据数值取模一般采用hash取模mod的切分方式，BlueSky高性能时序数据库，例如：将 Customer 表根据 cusno 字段切分到4个库中，余数为0的放到个库，BlueSky高性能时序数据库案例，余数为1的放到第二个库，以此类推。这样同一个用户的数据会分散到同一个库中，如果查询条件带有cusno字段，则可明确定位到相应库去查询。
优点：数据分片相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈缺点：后期分片集群扩容时，需要迁移旧的数据（使用一致性hash算法能较好的避免这个问题）容易面临跨分片查询的复杂问题。比如上例中，如果频繁用到的查询条件中不带cusno时，将会导致无法定位数据库，从而需要同时向4个库发起查询，再在内存中合并数据，取小集返回给应用，分库反而成为拖累。
时间序列数据库垂直切分的优点
解决业务系统层面的耦合，BlueSky高性能时序数据库解决方案，业务清晰与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等高并发场景下，垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈缺点：部分表无法join，只能通过接口聚合方式解决，提升了开发的复杂度分布式事务处理复杂依然存在单表数据量过大的问题（需要水平切分）
