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发布时间：2021-12-15
时间序列数据
时序数据用于描述一个物体在历史的时间维度上的状态变化信息，而对于时序数据的分析，就是尝试掌握并把控其变化的规律的过程。随着物联网、大数据和人工智能技术的发展，时序数据也呈一个爆发式的增长。而为了更好的支持这类数据的存储和分析，在市场上衍生出了多种多样的新兴的数据库产品。这类数据库产品的发明都是为了解决传统关系型数据库在时序数据存储和分析上的不足和缺陷，这类产品被统一归类为时序数据库。
为什么要用时序数据库
在监控运维领域，高性能时序数据库，需要存储大量的时间相关的监控数据，例如指标（CPU使用率、TPS等）、日志、用户行为等，这些数据的结构特点和常见使用场景，完全符合时序数据库的场景。
我们的监控预警平台是基于zabbix搭建的，高性能时序数据库多少钱，监控指标存储采用的MySQL，但是异常检测等场景，需要频繁查询历史数据，进行模型训练和推理，会对MySQL产生较大的压力。
因此考虑将MySQL中的监控数据通过下述流程，高性能时序数据库分析报告，实时转移到时序数据库，用于后续的异常检测等AIOps应用场景。所以要用时序数据库，高性能时序数据库解决方案，要进行时序数据库选型。
时序数据库
时序数据是随时间不断产生的一系列数据，简单来说，就是带时间戳的数据。时序数据库 (Time Series Database，TSDB) 是优化用于摄取、处理和存储时间戳数据的数据库。此类数据可能包括来自服务器和应用程序的指标、来自物联网传感器的读数、网站或应用程序上的用户交互或金融市场上的交易活动。
