上海高性能時序數(shù)據(jù)庫價格歡迎來電「美信科技」

BlueSky高性能時序數(shù)據(jù)庫算法

算法 是將之前使用的一個大的查找結(jié)構(gòu)（造成隨機(jī)讀寫，影響寫性能的結(jié)構(gòu)，比如 B 樹），變換為將寫操作順序的保存到有序文件中，且每個文件只保存短時間內(nèi)的改動。文件是有序的，所以讀取的時候，查找會非常快 。且文件不可修改，新的更新操作只會寫入到新的文件中。讀操作檢查有序的文件。然后周期性的合并文件來減少文件的個數(shù)。

寫入操作

數(shù)據(jù)先在內(nèi)存中緩存（memtable) 中，memtable 使用樹的結(jié)構(gòu)來保持 key 是有序的，同時使用 WAL 的方式備份數(shù)據(jù)到磁盤。當(dāng) memtable 中數(shù)據(jù)達(dá)到一定規(guī)模后會刷新數(shù)據(jù)到磁盤生成文件。更新寫入操作

文件不允許被編輯，所以新的內(nèi)容或修改只是簡單的生成新的文件。當(dāng)越多的數(shù)據(jù)存儲到系統(tǒng)中，就會有越多的不可修改、順序的有序文件被創(chuàng)建。但比較舊的文件不會被更新，重復(fù)的激流只會通過創(chuàng)建新的記錄來達(dá)到覆蓋的目的，但這這就產(chǎn)生了冗余的數(shù)據(jù)。

系統(tǒng)會周期性的執(zhí)行合并的操作，合并操作用于移除重復(fù)的更新或者刪除記錄，同時還能夠減少文件個數(shù)的增加，保證讀操作的性能。讀取操作

查詢的時候首先檢查內(nèi)存數(shù)據(jù)（memtable)，如果沒有找到這個 key，就會逆序的一個個的檢查磁盤上的文件，但讀操作耗時會隨著磁盤上文件個數(shù)的增加而增加。（O(K log N), K為文件個數(shù)， N 為文件平均大小）。可以使用如下策略減少耗時將文件按照 LRU 緩存到內(nèi)存中周期性的合并文件，減少文件的個數(shù)使用布隆過濾器避免大量的讀文件操作（如果bloom說一個key不存在，就一定不存在，而當(dāng)bloom說一個文件存在是，可能是不存在的，只是通過概率來保證）

時序數(shù)據(jù)庫的秘密 —— 快速檢索

碼洞是通過 Lucene 的倒排索引技術(shù)實現(xiàn)比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫更快的過濾。特別是它對多條件的過濾支持非常好，比如年齡在 18 和 30 之間，性別為女性這樣的組合查詢。倒排索引很多地方都有介紹，但是其比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的 b-tree 索引快在哪里？到底為什么快呢？

籠統(tǒng)的來說，b-tree 索引是為寫入優(yōu)化的索引結(jié)構(gòu)。當(dāng)我們不需要支持快速的更新的時候，可以用預(yù)先排序等方式換取更小的存儲空間，更快的檢索速度等好處，其代價就是更新慢。要進(jìn)一步深入的化，還是要看一下 Lucene 的倒排索引是怎么構(gòu)成的

時序數(shù)據(jù)庫在風(fēng)電控制系統(tǒng)的中的應(yīng)用

分析了風(fēng)電監(jiān)控系統(tǒng)對海量數(shù)據(jù)的存儲和訪問需求,提出了引入時序數(shù)據(jù)庫技術(shù)來解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在處理海量數(shù)據(jù)時碰到的存儲容量和訪問效率方面的問題。所采用的時序數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫相結(jié)合的解決方案,在滿足海量數(shù)據(jù)存儲和訪問需求的同時,很好地解決了數(shù)據(jù)模型的描述和存儲問題。介紹了基于時序數(shù)據(jù)庫開發(fā)的一些風(fēng)電應(yīng)用。

時間序列數(shù)據(jù)庫垂直（縱向）切分垂直切分

常見有垂直分庫和垂直分表兩種。

垂直分庫就是根據(jù)業(yè)務(wù)耦合性，將關(guān)聯(lián)度低的不同表存儲在不同的數(shù)據(jù)庫。做法與大系統(tǒng)拆分為多個小系統(tǒng)類似，按業(yè)務(wù)分類進(jìn)行獨(dú)立劃分。與"微服務(wù)治理"的做法相似，每個微服務(wù)使用單獨(dú)的一個數(shù)據(jù)庫。垂直分表是基于數(shù)據(jù)庫中的"列"進(jìn)行，某個表字段較多，可以新建一張擴(kuò)展表，將不經(jīng)常用或字段長度較大的字段拆分出去到擴(kuò)展表中。在字段很多的情況下（例如一個大表有100多個字段），通過"大表拆小表"，更便于開發(fā)與維護(hù)，也能避免跨頁問題，MySQL底層是通過數(shù)據(jù)頁存儲的，一條記錄占用空間過大會導(dǎo)致跨頁，造成額外的性能開銷。另外數(shù)據(jù)庫以行為單位將數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中，這樣表中字段長度較短且訪問頻率較高，內(nèi)存能加載更多的數(shù)據(jù)，命中率更高，減少了磁盤IO，從而提升了數(shù)據(jù)庫性能。