研一在实验室航天微服务项目的开发中，需要引入时序数据库进行日志数据的存取，本文档是对时序数据库的调研。

一、时序数据

时序数据即时间序列数据，指按照时间先后顺序变化、带时间标签的数据，具有以下特征：

• 采样频率快
• 测点多信息量大
• 数据按照时间顺序产生，一经产生不再变化
• 没有关系数据的并发写入/更改情况
• 单点数据价值小，对数据一致性要求没有业务数据严格

二、时序数据库

与传统关系型数据库相比，时序数据库：

• 不仅记录了数据的当前值，而且记录了所有的历史数据（相当于关系型数据库+时间戳键值，但后者仅能应对少量的数据）
• 应对海量时序数据点的并发写入（批量写入，先写入内存，再周期性dump为不可变文件存储）
• 支持查询时的海量数据分组聚合运算
• 利用时间递增、维度重复、指标平滑变化特性，提高数据压缩比，存储成本低

如上图是时序数据库的一般结构：

• metric：度量，相当于关系型数据库的table
• data point：数据点，相当于关系型数据库的row
• timestamp：时间戳，代表数据点产生的时间
• field：数据字段，一般存放随时间戳变化而变化的数据
• tag：标签，索引列，标识数据点来源的属性信息，一般不随时间戳变化
  • timestamp加上所有的tags构成primary key
  • 具有相同的tagset值的数据点构成一条series曲线，横坐标为时间轴

三、InfluxDB

1. 概述

目前开源时序数据库中排名第一的是InfluxDB：

• 提供HTTP接口
• 支持类SQL查询，传统数据库使用者上手更快
• 安装管理简单
• 字段属性可动态扩充，比于传统关系型数据库更灵活
• 存储空间占用低（针对不同数据类型采用不同的压缩算法）
• 读写性能高（TSM tree优化）
• 支持高速的海量数据分组聚合运算

序号	对比数据库	写入速度	读取速度	存储空间占用
1	Cassandra	快4.5倍	快45倍	少2.1倍
2	Elasticsearch	快6.1倍	快8.2倍	少2.5倍
3	MongoDB	快2.4倍	快5.7倍	少20倍
4	OpenTSDB	快5倍	快3.64～4倍	少16.5倍

引自 徐化岩,初彦龙.基于influxDB的工业时序数据库引擎设计[J].计算机应用与软件,2019,36(09):33-36+40.

2. 存储结构

• database：数据库，可在这一层级做读写权限控制和数据保留时间
• measurement：表，包含time，tags和fields三种字段
• tag：索引字段
• field：数据字段，通常随时间变化
• point：红色的一行就是一个数据点，每个point由time+n个tag定位

3. 实例尝试

如下图所示的三个红框内的列设定为tag字段，因为其不随时间变化，余下的content和processId为field字段。

利用InfluxDB提供的分组聚合函数，查询符合条件且最近的三条point：