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发布时间：2021-11-02
BlueSky高性能时序数据库产生背景
LSM (Log Structured Merge Trees) 通过减少随机的本地更新操作来达到更好的写操作的吞吐量。影响写操作吞吐量的主要原因还是磁盘的随机操作慢，BlueSky时间序列化数据库案例，顺序读写快，解决办法是将文件的随机存储改为顺序存储，因为完全是顺序的，提升写操作性能，BlueSky时间序列化数据库解决方案，比如日志文件就是顺序写入。写数据的问题解决了，那如何快速的读出数据呢？
顺序写入的日志文件，在读取一些数据的时候需要全文扫描，但这一操作耗时取决于需要读取的数据在日志文件中的位置，所以其使用场景有限，适用于数据被整体的访问的情况下，像大部分数据的 WAL。
对于读操作，可以记录更多的内容比如 key、range 来提高性能，比较常用的方法有：二分查找：将文件数据有序保存，使用二分查找来完成特定 key 的查找。哈希：用哈希将数据分为不同的 et。B 树：使用 B 树，减少外部文件的存取。以上的方案都是将数据按照特定的方式存储，对于读操作友好，但写操作的性能必然下降，主要原因是这种存储数据产生的是磁盘的随机读写，不适用于时序数据库 90% 都是写
BlueSky高性能时序数据库技术特点
朗坤时序数据库TrendDB是朗坤公司自主研发的一套大型通用分布式实时数据库管理软件，自主、可靠、受控、是TrendDB的重要特性
?功能完善的可视化工具软件，支持实时监视应用快速构建
?通过对实时数据库多维度管理，BlueSky时间序列化数据库，并提供开放式接口，支撑应用开发
?提供丰富的应用套件，实现对数据的管理
?实时数据库关键技术创新，实现高性能，BlueSky时间序列化数据库分析报告，扩展分析应用
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，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）
