在上周的格物匯文章中，我們給大家介紹過(guò)，目前國(guó)內(nèi)外主流工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)幾乎都是采用時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)承接海量涌入的工業(yè)數(shù)據(jù)。那為什么強(qiáng)大的Oracle、PostgreSQL 等傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)搞不定時(shí)序數(shù)據(jù)？為什么不用HBase、MongoDB、Cassandra等先進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)解決工業(yè)數(shù)據(jù)問(wèn)題？

作為資深“杠精”，當(dāng)然需要先知道要“杠”的到底是什么？就時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)而言，就是要“杠”兩個(gè)東西：1、“杠”數(shù)據(jù)；2、“杠”數(shù)據(jù)庫(kù)。

先從數(shù)據(jù)“杠”起，數(shù)據(jù)可是一個(gè)高深莫測(cè)的東西。

想當(dāng)年圖靈用他深邃的眼睛，看穿了世間萬(wàn)物的計(jì)算本質(zhì)：凡是可以計(jì)算的，通過(guò)迭代，最終都可以表示為0、1的邏輯判斷。圖靈機(jī)需要一個(gè)無(wú)限長(zhǎng)的紙帶來(lái)表征和記錄計(jì)算，這無(wú)限長(zhǎng)的紙帶上記錄的0、1的組合，就是數(shù)據(jù)最原始的抽象。圖靈機(jī)指出了數(shù)據(jù)的3個(gè)核心需求：1、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；2、數(shù)據(jù)寫入；3、數(shù)據(jù)讀取。

可以說(shuō)，目前所有數(shù)據(jù)庫(kù)、文件系統(tǒng)等等，都是為了以最佳性價(jià)比來(lái)滿足數(shù)據(jù)的這三個(gè)核心需求。對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)而言，其三個(gè)核心需求特征十分明顯：

數(shù)據(jù)寫入

時(shí)間是一個(gè)主坐標(biāo)軸，數(shù)據(jù)通常按照時(shí)間順序抵達(dá)

大多數(shù)測(cè)量是在觀察后的幾秒或幾分鐘內(nèi)寫入的，抵達(dá)的數(shù)據(jù)幾乎總是作為新條目被記錄

95％到99％的操作是寫入，有時(shí)更高

更新幾乎沒(méi)有

數(shù)據(jù)讀取

隨機(jī)位置的單個(gè)測(cè)量讀取、刪除操作幾乎沒(méi)有

讀取和刪除是批量的，從某時(shí)間點(diǎn)開(kāi)始的一段時(shí)間內(nèi)

時(shí)間段內(nèi)讀取的數(shù)據(jù)有可能非常巨大

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，價(jià)值隨時(shí)間推移迅速降低

通過(guò)壓縮、移動(dòng)、刪除等手段降低存儲(chǔ)成本

而關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)主要應(yīng)對(duì)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)：

（1）數(shù)據(jù)寫入：大多數(shù)操作都是DML操作，插入、更新、刪除等；

（2）數(shù)據(jù)讀取：讀取邏輯一般都比較復(fù)雜；

（3）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：很少壓縮，一般也不設(shè)置數(shù)據(jù)生命周期管理。

因此，從數(shù)據(jù)本質(zhì)的角度而言，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（不變性， 唯一性以及可排序性）和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的服務(wù)需求完全不同。

再說(shuō)說(shuō)數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的發(fā)展從20世紀(jì)60年代中期開(kāi)始到現(xiàn)在，經(jīng)歷若干代演變，造就了C．W． Bachman（巴克曼）、E．F．Codd（考特）和J． Gray（格雷）三位圖靈獎(jiǎng)得主，發(fā)展了以數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS）等為核心理論、技術(shù)和產(chǎn)品的一個(gè)巨大的軟件產(chǎn)業(yè)（詳見(jiàn)下圖）。

從上圖可以得出一個(gè)結(jié)論，針對(duì)不同的數(shù)據(jù)需求，應(yīng)該有不同的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)應(yīng)對(duì)之。否則，也沒(méi)有必要出現(xiàn)這么多種的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)了。

時(shí)間序列數(shù)據(jù)跟關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有太多不同，但是很多公司并不想放棄關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。于是就產(chǎn)生了一些特殊的用法，比如：用 MySQL 的 VividCortex， 用 Postgres 的 TimescaleDB；當(dāng)然，還有人依賴K－V、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)或者列式數(shù)據(jù)庫(kù)的，比如：OpenTSDB的HBase，而Druid則是一個(gè)不折不扣的列式存儲(chǔ)系統(tǒng)；更多人覺(jué)得特殊的問(wèn)題需要特殊的解決方法，于是很多時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)從頭寫起，不依賴任何現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)， 比如： Graphite，InfluxDB。

對(duì)選擇數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)發(fā)者和使用者而言，針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)之間選擇，也主要考慮以下幾個(gè)因素：

性能

研究過(guò)Oracle的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和索引結(jié)構(gòu)的都知道Oracle的ACID強(qiáng)一致性和B－Tree，保證強(qiáng)一致性導(dǎo)致數(shù)據(jù)持久化、可靠性、可用性實(shí)現(xiàn)的邏輯復(fù)雜，而加速數(shù)據(jù)訪問(wèn)，則需要Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)使用 B－Tree 存儲(chǔ)索引。

B－Tree 結(jié)構(gòu)的有很多優(yōu)勢(shì)：在索引中從任何地方檢索任何記錄都大約花費(fèi)相同的時(shí)間；B－Tree對(duì)大范圍查詢提供優(yōu)秀的檢索性能，包括精確匹配和訪問(wèn)查詢；插入、更新和刪除操作有效，維護(hù)鍵的順序，以便快速檢索；B－Tree性能對(duì)小表和大表都很好，不會(huì)隨著表的增長(zhǎng)而降低。從Tree這個(gè)名字就可以看出，這種B－Tree就是為了解決隨機(jī)讀寫問(wèn)題的。

而時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，核心問(wèn)題去解決批量讀寫，對(duì)于 95％ 以上場(chǎng)景都是寫入的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，B－Tree 很明顯是不合適的，業(yè)界主流都是采用 LSM Tree（Log Structured Merge Tree）或者LSM的“升級(jí)版”TSM（Time Sort Merge Tree） 替換 B－Tree，比如 Hbase、Cassandra、InfluxDB等。LSM Tree 核心思想就是通過(guò)內(nèi)存寫和后續(xù)磁盤的順序?qū)懭氆@得更高的寫入性能，避免了隨機(jī)寫入。

LSM Tree 簡(jiǎn)單操作流程如下：

數(shù)據(jù)寫入和更新時(shí)首先寫入位于內(nèi)存里的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。同時(shí)，為了避免數(shù)據(jù)丟失也會(huì)先寫到磁盤文件中。

內(nèi)存里的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)會(huì)定時(shí)或者達(dá)到固定大小會(huì)刷到磁盤。

隨著磁盤上積累的文件越來(lái)越多，會(huì)定時(shí)的進(jìn)行合并操作，減少文件數(shù)量。

在內(nèi)存or文件中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮、去重等操作。

還有一個(gè)提升性能的關(guān)鍵點(diǎn)，即：分布式處理。這里以InfluxDB為例來(lái)說(shuō)明。（順便吐槽一下：InfluxDB單機(jī)版開(kāi)源，集群版收費(fèi)……，扔個(gè)魚(yú)餌，“吃相”難看呀。）

上圖是InfluxDB的邏輯存儲(chǔ)架構(gòu)圖，通過(guò)RP、ShardGroup、Shard的逐層分解，寫入數(shù)據(jù)被盡可能的分布攤平。最后，每個(gè)Shard的TSM引擎負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。Shard Group實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分區(qū)，但是Shard才是InfluxDB中真正存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以及提供讀寫服務(wù)的服務(wù)。Shard是InfluxDB的TSM Engine，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的編碼存儲(chǔ)、讀寫服務(wù)等。

通常分布式數(shù)據(jù)庫(kù)一般有兩種Sharding策略：Range Sharding和Hash Sharding，前者對(duì)于基于主鍵的范圍掃描比較高效；后者對(duì)于離散大規(guī)模寫入以及隨即讀取相對(duì)比較友好。

InfluxDB的Sharding策略是典型的兩層Sharding，上層使用Range Sharding，下層使用Hash Sharding。對(duì)于時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)，基于時(shí)間的Range Sharding是最合理的考慮，但如果僅僅使用Time Range Sharding，會(huì)存在一個(gè)很嚴(yán)重的問(wèn)題，即寫入會(huì)存在熱點(diǎn)，基于TimeRange Sharding的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)寫入必然會(huì)落到最新的Shard上，其他老Shard不會(huì)接收寫入請(qǐng)求。對(duì)寫入性能要求很高的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)，熱點(diǎn)寫入肯定不是最優(yōu)的方案。解決這個(gè)問(wèn)題最自然的思路就是再使用Hash進(jìn)行一次分區(qū)，基于Key的Hash分區(qū)方案可以通過(guò)散列很好地解決熱點(diǎn)寫入的問(wèn)題。

Shard分區(qū)好了，就可以采用分布式集群架構(gòu)予以支撐，分?jǐn)倝毫Γ岣卟⑿卸取?/p>

成本和功能

很多時(shí)間序列數(shù)據(jù)都沒(méi)有多大用處，特別是當(dāng)系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間正常運(yùn)行時(shí)，完整的歷史數(shù)據(jù)意義并不大。而這些低價(jià)值數(shù)據(jù)，占據(jù)大量高價(jià)值存儲(chǔ)空間，會(huì)讓企業(yè)“抓狂”。因此，一些共通的對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析的功能和操作：數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)保留策略、連續(xù)查詢、靈活的時(shí)間聚合等，都是為了解決時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的性價(jià)比問(wèn)題的。同時(shí)，有些數(shù)據(jù)庫(kù)比如 RDDTool 和 Graphite 會(huì)自動(dòng)刪除高精度的數(shù)據(jù)，只保留低精度的。而這些“功能”對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)而言，簡(jiǎn)直是不可想象的。

還有一些成本很多人會(huì)忘記考慮，比如：License，用需要License的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)時(shí)序數(shù)據(jù)，成本根本沒(méi)法承受。

至此，我們得出的結(jié)論就一個(gè)：選擇到底用什么數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)支持時(shí)序數(shù)據(jù)，還是需要對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的需求進(jìn)行透徹的分析，然后根據(jù)時(shí)序數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，來(lái)選擇適合的數(shù)據(jù)庫(kù)。

啟用名言作為本文結(jié)尾：適合的，就是最好的。

本文作者：格創(chuàng)東智首席架構(gòu)師王錦博士。格創(chuàng)東智是由智能產(chǎn)品制造及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)領(lǐng)軍企業(yè)TCL孵化的創(chuàng)新型科技公司，致力于深度融合人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等前沿技術(shù)與制造行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，打造行業(yè)領(lǐng)先的“制造x”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，同時(shí)為各類制造業(yè)企業(yè)提供優(yōu)質(zhì)、安全、高效的管理IT服務(wù)，助力傳統(tǒng)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。（轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明作者及來(lái)源）