1.基本概念 时序数据库(Time Series Database)是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库。时序数据库特别适用于物联网设备监控和互联网业务监控场景。...4.2 数据分级存储/TTL 这是针对时序数据冷热性质定制的技术特性。...5.传统关系型数据库存储时序数据的问题 很多人可能认为在传统关系型数据库上加上时间戳一列就能作为时序数据库。数据量少的时候确实也没问题。...5.3 时序数据库需要解决以下几个问题： 时序数据的写入：如何支持每秒钟上千万上亿数据点的写入。 时序数据的读取：如何支持在秒级对上亿数据的分组聚合运算。 成本敏感：由海量数据存储带来的是成本问题。...如何更低成本的存储这些数据，将成为时序数据库需要解决的重中之重。
今天，笔者就来介绍下Prometheus的存储结构。 由于篇幅较长，所以笔者分为两篇，本篇主要是描述Prometheus监控数据在内存中的存储结构。下一篇，主要描述的是监控数据在磁盘中的存储结构。...可以观察到，监控数据都是由一个一个数据点组成，所以可以用下面的结构来保存最基本的存储单元 type sample struct { t int64 v float64 } 同时我们还需要注意到的信息是...所以自然而然的，我们存储结构肯定逻辑上是这个样子: 这样，我们就可以很容易的通过一个Labels(标签们)找到对应的数据了。...数据点的存储 为了让Prometheus在内存和磁盘中保存更大的数据量，势必需要进行压缩。而memChunk在内存中保存的正是采用XOR算法压缩过的数据。...总结 Prometheus作为当今最流行的时序数据库，其中有非常多的值得我们借鉴的设计和机制。这一篇笔者主要描述了监控数据在内存中的存储结构。下一篇，将会阐述监控数据在磁盘中的存储结构，敬请期待！
现有的数据中台中没有计算能力，仅存储数据，计算时需要通过RESTful接口取出数据再统计。...浮点数 数值 计算要求为：在每秒生成20万条记录的时序数据中，任意时间段内，从20万个测点中任取100个测点的数据，分别基于每个测点的数值序列统计最大、最小、方差、中位数等结果。...如果数据可以按测点号物理有序存储，并在测点号上建立索引，相比时序物理有序存储，查找时，待查找的测点记录变得紧凑了，需要读入的块也就少了。...第三步，确定技术选型和方案 从上述的存储方案中得知，需要将实时数据按时间分段，段内按测点号、时间物理有序存储，常规数据库显然没办法做到这点。...，存储成组表有利于提升系统整体性能；当天的每10分钟的冷数据用，集文件存，因为集文件创建和使用都更简单，用来存储小表会很便捷，也不会因为索引块而降低存储效率；10分钟内的热数据从kafka直接读到内存，
前言 之前的文章里，笔者详细描述了监控数据在Prometheus内存中的结构。而其在磁盘中的存储结构，也是非常有意思的,关于这部分内容，将在本篇文章进行阐述。...包括标签/索引/符号表数据等等。Block的实质就是将一段时间里的内存数据组织成文件形式保存下来。...最近的Block一般是存储了2小时的数据，而较为久远的Block则会通过compactor进行合并，一个Block可能存储了若干小时的信息。...它设计成一条LabelIndex可以表示(多个标签组合)的所有数据。不过在Prometheus代码中只会采用存储一个标签对应所有值的形式。...如果要删除部分数据，就只能记录一下删除数据的范围，由下一次compactor组成新block的时候删除。而记录这些信息的文件即是tomstones。
而这些信息是需要持久化的，那么问题就来了，我们存储数据的时候一条记录的维度是什么？ 有很多小伙伴，第一时间就会说肯定是SKU啦，因为SKU的信息很大程度上看上去是唯一的。...大家都知道，在未登录的状态下，用户依然可以使用购物车，那么购物车就需要把数据存储在用户本地了——一般来说使用cookie来存储。...当用户登录时，用户本地的数据就需要和存储在服务端的数据进行合并，这个逻辑比较复杂，我们通过流程图来表示下吧。 ? ? 由于站点一直在售卖商品，商品的库存以及商品自身的状态都在发生变化。...我们可以通过时序图的方式更直观的来体现这些关系。 ? ? 提起排序和分类这个问题，可能由的小伙伴，不是很清楚怎么去做了。...但是这样实现由一个弊端——如果用户刷新购物车，那么就看不见了。所以要实现的话，需要两个字段，一个保持初始化时的价格，一个保存最新的价格，只要最新的低于初始化时的价格，就存在优惠提示了。
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同样，用户更新购物车信息，需要判断商品是否存在，如果用户未登录，将商品数据保存在 cookie 中；如果用户已登录，将获取的更新数据保存在 redis 中。...: "商品不存在"}) ④ 判断库存 if count > sku.stock: return JsonResponse({"code": 4, "message": "库存不足"}) ⑤ 更新购物车数据...class UpdateCartView(View): """更新购物车数据""" def post(self, request): # 获取参数 sku_id...count > sku.stock: return JsonResponse({"code": 4, "message": "库存不足"}) # 保存购物车数据...cart[sku_id] = count # 将购物车数据保存到cookie中 response = JsonResponse(
本文会从时序数据库的基本概念、使用场景、解决的问题一一展开，最后会从如何解决时序数据存储这一技术问题入手进行深入分析。...时序数据的读取：又如何支持在秒级对上亿数据的分组聚合运算。 成本敏感：由海量数据存储带来的是成本问题。如何更低成本的存储这些数据，将成为时序数据库需要解决的重中之重。...分布式存储 时序数据库面向的是海量数据的写入存储读取，单机是无法解决问题的。所以需要采用多机存储，也就是分布式存储。...p7-open tsdb的row key示例（注3） 7.结束语 可以看到各分布式时序数据库虽然存储方案都略有不同，但本质上是一致的，由于时序数据写多读少的场景，在单机上采用更加适合大吞吐量写入的单机存储结构...数据存储是时序数据库设计中很小的一块内容，但也能管中窥豹，看到时序数据库从设计之初就要考虑时序数据的特点。后续我们会从其他的角度进行讨论。
数据库的模型包含关系型、key-value 型、Document 型等很多种，那么为什么新型的时序数据库成为监控数据存储的新宠呢？ 下面就会从 为什么需要时序数据库？...时序数据库的数据结构 两个方面来介绍一下时序数据库。 1....1.3 场景选择 是否所有的数据都适合用时序数据库来存储？ 答案：是否定的，时序数据库提供了针对大量数据的插入操作，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。...时序数据库的数据结构 传统数据库存储采用的都是 B+ tree，原因是查询和顺序插入时有利于减少寻道次数的。然而对于 90% 以上场景都是写入的时序数据库，使用了 LSM tree 更合适。...以上的方案都是将数据按照特定的方式存储，对于读操作友好，但写操作的性能必然下降，主要原因是这种存储数据产生的是磁盘的随机读写，不适用于时序数据库 90% 都是写入的场景。
版本为基础的对象关系型数据库管理系统。...dnS 列出所有模式 S代表各个schema \d tablename 列出表详情 类似于mysql的show create table 3.时序分片 — 建表语句 CREATE TABLE...NULL, CONSTRAINT info_ukey UNIQUE (type, info, ts) ) WITH (OIDS = FALSE) TABLESPACE default; — 时序...，在时序处理上表现是比较出色的，如果有针对于时间维度的比较重的表需要做一些优化，可以考虑引入时序数据库的选型，而且大体DML语句与mysql类似，只是部分DDL语句有些区别，希望文章对您有所帮助 原创，...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
随着物联网时代的到来，时序数据的数据量呈井喷式爆发，针对于这一数据细分的优化存储显得越来越重要。 最初，使用通用存储系统存储时序数据，如MySQL。...第一代时序平台，如KDB +、RRDtool、Graphite等，在20年前就推出了，主要用于存储和分析数据中心的时序数据，以及高频金融数据、股票波动率等。...现在更多的企业会通过时序存储和数据分析来获得预测能力和实时决策能力，从而为客户提供更好的使用体验。...传统数据库通常记录数据的当前值，时序型数据库则记录所有的历史数据，在处理当前时序数据时又要不断接收新的时序数据，同时时序数据的查询也总是以时间为基础查询条件，并专注于解决以下海量数据场景的问题： 专为时序存储和高性能读写而设计...成本敏感：海量数据存储带来的是成本问题，如何更低成本地存储这些数据，是时序型数据库需要解决的关键问题。
时序数据库 时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。...:每条数据都带有时间戳 3:数据不可变,只会一直添加 4:高效的存储压缩效率 5:时序唯一性:某一个时刻的某一个指标只会有一条(一组也视为一条)数据 6:单条数据没有意义,看某一个时间段的所有数据才有意义...时序数据库的基本概念 Time series （时间序列，简称时序或者时序数据）：根据wiki百科[2]，其数学定义是这样：In mathematics, a time series is a series...时序数据库的项目 事实上，业界流行的ClickHouse、Apache IoTDB等也属于时序数据库范畴。...TimescaleDB： 基于优秀的PostgreSQL构建出的时序数据库。长远考虑，专业的TSDB必须是从底层存储面向时序数据的特征进行针对性设计和优化的。因此它不在本文中进一步分析。
一、项目概述 此项目为模拟风电场监控项目，模拟一个电厂、六台风机，数据采用随机数实时插入到时序数据库中，再由websocket+quartz从时序数据库中取出推送到界面展示。...3.互操作性—支持实时数据库的数据接口，并通过标准关系数据库接口(ODBC，OLE DB)实现与ERP及其它MIS系统的数据集成。...五、 数据库设计 5.1 物理视图 5.2 E-R图 六、系统功能 6.1 完整实时数据展现 该系统采用时序数据库系统实现风电场的所有风电机组、风速、发电量等运行情况的远程监视和接收汇总，使各级部门都能及时的了解风电机组运行状态和发电状况...6.2 数据统计与查询 1）历史统计日志查询：根据选择风机及时间段，查询风机的数据统计信息。 2）历史瞬态日志查询：查询选择风机在设定时间段内的历史数据记录。...七、界面设计 八、性能测试 提供了时序数据库的插入性能测试：单标签多数据和多标签多数据。 更多功能广大网友可以继续挖掘。
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因为测试模拟数据先生成并写入硬盘文件，由数据加载程序从文件中读取一条条的数据写入语句，写入时序数据库。这种方式能够将数据产生过程中的性能差异排除。 root权限。...写入测试 本测试包提供了一个run.sh脚本，自动执行将docker容器按指定IP地址运行起来，然后产生数据，写入数据文件，并写入时序数据库。...除核心的快10倍以上的时序数据库（Time-Series Database）功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的工作量。...由于TDengine采用列式存储，因此可以预期，TDengine在真实场景的压缩比表现会更好。 功能对比 TDengine与OpenTSDB都是用与处理时序数据的存储引擎，其功能比较接近，各有特色。...功能对比 TDengine与Cassandra都是用与处理时序数据的存储引擎，其功能比较接近，各有特色。
influxDB介绍 时间序列数据是以时间字段为每行数据的标示，比如股票市场的价格，环境中的温度，主机的CPU使用率等。但是又有什么数据是不包含timestamp的呢？...几乎所有的数据都可以打上一个timestamp字段。时间序列数据更重要的一个属性是如何去查询它。在查询的时候，对于时间序列我们总是会带上一个时间范围去过滤数据。...InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用 Go 语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。...1：副本个数，这里填1就可以了 DEFAULT设为默认的策略 目前，我们已经influxdb+grafana应用到数据库监控、Kafka数据流监控、服务页面数据统计监控等，炫酷的页面给你不一样的体验，...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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Prometheus时序数据库 一、Prometheus 1、Prometheus安装 1）源码安装 prometheus安装包最新版本下载地址：https://prometheus.io/download...external_labels: # 额外的属性，会添加到拉取得数据并存到数据库中 monitor: 'codelab_monitor' # Alertmanager配置 alerting...此处介绍两种Prometheus数据界面化显示的方式。...7 点击“Add”按钮，保存这个新数据源。 之后，通过添加仪表盘（dashboards）进行数据的展示。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景，即事件预测和时序预测，本文重点关注第二幅图中的场景，即与时间维度相关的时间序列预测。 2....为提取features，机器学习方法需要多个维度的数据，预测精度较高，建立的模型较为复杂，但是模型往往不够通用，针对不同应用场景需要重新提取features，建立模型。...现实预测中，机器学习方法往往结合传统时序预测法来运用。 4....展望 大数据时代的时序预测得到越来越多的关注，能够准确预测趋势是时序预测的基础应用，其他场景如异常检测等也应用了时序预测方法，我们期待时序预测能够有更多的应用场景，比如通过精准预测，发现可能出现的突发事件以提高应对措施...这里初步探索的ARIMA模型是通用场景下的时序预测，在具体应用场景下，预测可以做的更精确。
核心 数据存储分为行存储或者列存储，由于列存储的高压缩比，现在使用列存储的比较多一些。...当前有很多时序数据库采用了在底层KV存储(Cadssandra, HBase, LevelDB, RocksDB)基础上做时序封装，这样能够更快出原型，而且底层还很容易替换。...便于为统计数据做视图，反正查询条件都是按照时间查询的，物化视图方案是很容易的。 能够适用于单表简单查询，不适合做Join查询。 7. 当前时序数据库介绍 时序数据库又很多产品，这里只列举有限几个。...OpenTSDB OpenTSDB是基于HBase的分布式时序数据库。 数据存储一致性，毫秒级写入，数据持久化 底层基于HBase，每秒百万写入，支持线性扩容。...Beringei使用一种三级的内存数据结构，如下图所示，其中第一级为分片索引，第二级为时间序列索引，第三级为时序数据，通过该数据结构可以支持快速的数据读写；Beringei实现了一种高效的流式的压缩算法
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