隨著物聯網技術的快速發展，物聯網設備產生的數據呈爆炸式增長，數據的總量、數據類型越來越多、訪問速度要求越來越快、對數據價值的挖掘越來越重視。物聯網產生的數據通常都具備時間序列特征，時序數據庫是當前針對物聯網、工業互聯網、應用性能監控場景等垂直領域定制的數據庫解決方案，本文主要介紹物聯網場景海量時序數據存儲與處理的關鍵技術挑戰及解決方案。

作者：王建榮

單位：中移（杭州）信息技術有限公司

1什么是時序數據

時序數據是隨時間不斷產生的一系列數據，例如持續監控的氣象變化數據、股市交易記錄、應用監控數據等，通常一個時序數據點可以由時序指標(metric)+ 一組標簽(tags)+ 數據產生時間(timestamp)三部分唯一確定。

時序數據更適合體現數據“變化”的過程價值。如果在時間坐標中將這些數據點連成線，過往的數據可以形成多緯度報表，揭示數據的趨勢性、規律性，捕獲異常；未來的數據可以建立數據模型、做統計分析，實現預測和預警。

2時序數據應用場景

隨著5G/IoT技術的發展，數據呈爆炸式增長，其中物聯網與應用性能監控等是時序數據最典型的應用領域，覆蓋物聯網、車聯網、智能家居、工業互聯網、應用性能監控等常見的應用場景。

圖一 時序數據應用場景

3時序數據的特征及挑戰

在典型的物聯網與應用性能監控等時序數據應用場景里，數據產、訪問都有比較明顯的規律，有很多共同的特征，相比當前互聯網典型的應用特征有比較大的區別。

結合時序數據的特征，要滿足大規模時序數據存儲需求，至少面臨如下的幾個核心挑戰：

高并發高吞吐寫入：在一些大規模的應用性能監控、物聯網場景，海量的設備持續產生時序數據，例如某CDN內容分發網絡系統，3000+臺服務器，每秒/每十秒采集超100個系統指標和業務指標，每秒的時序數據點數達到數十萬時間點，需要數十臺機器的集群規模來支撐全量的業務寫入；時序數據存儲需要解決大規模集群的橫向擴展，高性能平穩寫入的需求。

高效的時序數據查詢分析：在典型的監控場景，通常需要對長周期的數據進行查詢分析，比如針對某些指標最近1天、3天、7天、1個月的趨勢分析、報表等；這些查詢都需要掃描大量的集群數據才能拿到結果，同時查詢的結果集也可能非常大；時序數據存儲需要支持多維時間線檢索、并具備流式處理、預計算等能力，才能滿足大規模應用監控、物聯網業務場景的典型查詢需求，并且針對時序大查詢要最小化對寫入的影響。

低成本的時序數據存儲：某家庭安防場景，超千萬安防設備，每天就產生近百GB的視頻切片元數據指標，如果要保存一年的運行數據就需要PB級的數據存儲規模；由于數據規模巨大，對存儲的低成本要求很高，另外時序數據的冷熱特征明顯。時序數據存儲需要充分利用好時序數據量大、冷熱訪問特征明顯、做好計算、存儲資源的解耦，通過低成本存儲介質、壓縮編碼、冷熱分離、高效TTL等技術將數據存儲成本降低到極致。

簡單便捷的生態協同：在物聯網、工業互聯網等場景，時序數據通常有進一步做運營分析處理的需求，在很多情況下時序數據只是業務數據的一部分，需要與其他類型的數據組合來完成查詢分析；時序數據存儲需要能與生態BI分析工具、大數據處理、流式分析系統等做好對接，與周邊生態形成協同來創造業務價值。

4時序數據庫的現狀和發展

時序數據庫結合時序數據的特征，嘗試解決時序數據存儲在高寫入吞吐、橫向擴展、低成本存儲、數據批量過期、高效檢索、簡單訪問與時序數據計算等方面面臨的挑戰。進入2010年后，針對時序數據存儲設計的數據庫相繼誕生，并且時序數據庫的增長趨勢、關注熱度持續領先，國產化進程不斷加快。

? 時序數據庫關注度日趨火熱，未來還有更大空間

在DB-Engine排行榜上，我們可以看到時序數據庫在近兩年在DB-Engine上是關注度上升最快的數據庫類型。

圖2時序數據庫關注熱度（數據來源：https://db-engines.com/en/ranking_categories）

? 時序數據庫處于百花齊放，各家時序數據正在深耕各自領域

圖3 時序數據庫熱度排名（數據來源：DB-engines）

圖4 時序數據庫發展簡史

經過多年發展，時序數據庫大致經歷了幾個階段：

第一代時序數據庫：基于關系型數據庫的簡單存儲。代表：TimescaleDB，基于PostgreSQL關系數據庫構建。

第二代時序數據庫：依賴與Hadoop生態的通用分布式存儲系統。代表：OpenTSDB（底層使用HBase），KairosDB（底層使用 Cassandra）。

第三代時序數據庫：對高性能，低成本有強需求，需要針對時序領域特別專門設計。代表：InfluxDB，IoTDB和TDengine等。

? 數據庫產品國產化進程加快，大廠紛紛布局

包括TDengine（濤思）、IoTDB（清華）、DolphinDB（智臾科技）等優秀的國內時序數據庫異軍突起，自主可控成為國內華為、阿里等廠商布局時序數據庫場景的重要考量，華為時序數據庫內化InfluxDB和IoTDB，阿里自研TSDB時序引擎，并提供基于InfluxDB的阿里云TSDB for InfluxDB，騰訊也推出了TencentDB for CTSDB云服務。

5典型時序數據庫介紹及對比

5.1 InfluxDB

InfluxDB由Golang語言編寫，系統性能、穩定性好，被廣泛應用，是當前DB-engine熱度排名第一的時序數據庫，生態支持豐富全面。不過，InfluxDB采用MIT開源協議，開源版本沒有集群功能，商業版本具備分布式集群、數據分級存儲等功能，但價格不菲。

5.2 OpenTSDB

OpenTSDB是Apache開源軟件，是在HBase的基礎上開發的，底層存儲是HBase，但其依據時序數據的特點做了一些優化。其最大的好處就是建立在Hadoop體系上，各種工具鏈成熟，但這也是它最大的缺點，因為Hadoop不是為時序數據打造的，導致其性能很一般，而且需要依賴很多組件，安裝部署相當復雜。

圖5 OpenTSDB系統架構

圖6 OpenTSDB在HBase中存儲數據模式

5.3 TDengine

TDengine不僅是一款時序數據庫，而且還提供緩存、消息隊列、數據訂閱、流式計算等系列功能，是時序數據的全棧技術解決方案。而且它不依賴任何第三方軟件，安裝包只有1.5MB，使系統設計、安裝、部署和維護都變得極為簡單。

圖7 TDengine系統框圖及全棧解決方案

5.4 IoTDB

Apache IoTDB是一體化收集、存儲、管理與分析物聯網時序數據的軟件系統。Apache IoTDB采用輕量式架構，具有高性能和豐富的功能，并與Apache Hadoop、Spark和Flink等進行了深度集成，可以滿足工業物聯網領域的海量數據存儲、高速數據讀取和復雜數據分析需求。

圖8 IoTDB系統架構圖

IoTDB獨創采用了tree schema來對時序數據建模，該數據模型更符合工業物聯網場景中的層級結構，但犧牲了一些標簽靈活性。

圖9 IoTDB樹狀模式樣例

主流時序數據庫對比

數據來源：公開資料及實測分析

編輯：黃飛

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