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发布时间：2021-11-23
时序数据库怎么分
关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，Big River高性能时序数据库案例，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，Big River高性能时序数据库，缩短查询时间。
数据库分布式内容无非就是数据切分（Sharding），以及切分后对数据的定位、整合。数据切分就是将数据分散存储到多个数据库中，使得单一数据库中的数据量变小，通过扩充主机的数量缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库操作性能的目的。
数据切分根据其切分类型，可以分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分
时序数据库场景及价值
时序数据库可以应用到各种场景中包括前面提各种监控领域，以及前面提到的智能制造、智能生活、智能城市等场景中，要想这些场景中的价值大化，需要考虑从采集到数据分析和数据可视化的各个环节的不同挑战性问题。这里想稍加强调的是云边端的数据闭环的建立，才是数据大化的佳途径。我们不仅仅是采集数据和数据的监控，数据的可视化，数据业务价值需要在采集的数据上面进行数据分析，分析之后的数据再反向控制终端，达成数据闭环。
时序数据库关注的技术点在哪里？
高压缩率。提供高压缩率有两个方面的考虑，一方面是节省成本，这很容易理解，Big River高性能时序数据库价格，将1T数据压缩到100G就可以减少900G的硬盘开销，这对业务来说是有很大的的。另一个方面是压缩后的数据可以更容易保证存储到内存中，比如近3小时的数据是1T，我现在只有100G的内存，Big River高性能时序数据库分析报告，如果不压缩，就会有900G的数据要被放到硬盘上，这样的话查询开销会非常之大，而使用压缩会将这1T数据都放入内存，查询性能会非常之好。
多维度查询能力。时序数据通常会有多个维度的标签来刻画一条数据，就是上文中提到的维度列。如何根据随机几个维度进行快速查询就是必须要解决的一个问题，这个问题通常需要考虑位图索引或者倒排索引技术。
