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发布时间：2021-11-25
时序数据库场景选择是否所有的数据都适合用时序数据库来存储？
是否定的，时序数据库提供了针对大量数据的插入操作，时间序列化数据库多少钱，但同时数据的读取延迟也相对增加。而且时序数据库不支持 SQL 的数据查询。
主要适用时序数据库的场景：软件系统： 虚拟机、容器、服务、应用监控物理系统： 水文监控、工厂的设备监控、国家安全相关的数据监控、通讯监控、传感器数据、血压变化、心率等资产跟踪应用： 汽车、卡车、物理容器、运货托盘金融交易系统： 传统证券、新兴的加密数事件应用程序： 跟踪用户、客户的交互数据商业智能工具： 跟踪关键指标和业务的总体健康情况
时序数据库时序数据库有什么不一样？
如今在万物互联（IoT）兴起的推动下，时间序列数据（衡量事物随时间变化的数据）应用和场景激增，是增长快的数据类型之一，比如监控指标数据，传感器数据，日志，财务分析等等；时间序列数据具有特定的特征，例如通常以时间顺序形式出现，数据只能附加，并且查询总是在一个时间间隔内进行。虽然关系数据库可以存储这些数据，但是它们在处理这些数据时效率低下，因为它们缺乏优化，例如按时间间隔存储和检索数据。在这个时序数据库项目列表页有超 50种方案，比如 Apache Kudu/Cassandra，ClickHouse， Druid， EasticSearch， HBase， InfluxDB，Prometheus，TimescaleDB，Amazon Redshift/Timestream(预览)，Google BigQuery，Facebook Scuba 等等；
时间序列数据库跨节点关联查询 join 问题
跨节点关联查询 join 问题切分之前，系统中很多列表和详情页所需的数据可以通过sql join来完成。而切分之后，数据可能分布在不同的节点上，此时join带来的问题就比较麻烦了，考虑到性能，尽量避免使用join查询。
解决这个问题的一些方法：1）全局表全局表，也可看做是"数据字典表"，时间序列化数据库分析报告，就是系统中所有模块都可能依赖的一些表，为了避免跨库join查询，可以将这类表在每个数据库中都保存一份。这些数据通常很少会进行修改，所以也不担心一致性的问题。2）字段冗余一种典型的反范式设计，利用空间换时间，为了性能而避免join查询。例如：订单表保存userId时候，也将userName冗余保存一份，这样查询订单详情时就不需要再去查询"买家user表"了。
但这种方法适用场景也有限，内蒙古时间序列化数据库，比较适用于依赖字段比较少的情况。而冗余字段的数据一致性也较难保证，就像上面订单表的例子，买家修改了userName后，是否需要在历史订单中同步更新呢？这也要结合实际业务场景进行考虑。
