時序數據庫系列
時序數據庫-05-TDengine 是一款開源、高性能、云原生的時序數據庫 (Time-Series Database, TSDB)
時序數據庫-05-TDengine Time-Series Database, TSDB
時序數據庫-05-TDengine windows11 WSL 安裝實戰筆記 docker
時序數據庫-06-01-vm VictoriaMetrics 快速、經濟高效的監控解決方案和時間序列數據庫
時序數據庫-06-02-vm VictoriaMetrics install on docker 安裝 vm
時序數據庫-06-03-vm VictoriaMetrics java 整合
時序數據庫-06-04-vm VictoriaMetrics storage 存儲原理簡介
時序數據庫-06-05-vm VictoriaMetrics cluster 集群原理
時序數據庫-06-06-vm VictoriaMetrics cluster 集群訪問方式
Q: 詳細介紹一下時序數據庫
時序數據庫（Time Series Database，TSDB）是一種專門設計用于處理時間序列數據的數據庫系統。
時間序列數據是按時間順序排列的數據點或事件的序列，常見于各種領域，如金融、物聯網（IoT）、監控系統、日志數據等。
時序數據庫專注于高效地存儲、查詢和分析這類數據，以滿足對時間相關性的復雜查詢需求。
以下是時序數據庫的一些關鍵特征和優勢：
高性能寫入和查詢： 時序數據庫針對大量數據的高速寫入和查詢進行了優化。這是因為時間序列數據通常是不斷產生的，如傳感器數據、服務器日志等，因此數據庫需要能夠快速地處理這些連續的數據流。
時間索引： 時序數據庫使用時間作為主要的索引維度，以便快速檢索和分析時間序列數據。這有助于加速范圍查詢、聚合和降采樣等操作。
壓縮技術： 由于時間序列數據通常具有一定的規律性，時序數據庫采用各種壓縮技術來減小存儲空間和提高性能。這包括采樣、差分壓縮、字典壓縮等。
支持復雜查詢： 時序數據庫提供豐富的查詢語言和功能，使用戶能夠執行復雜的時間相關查詢，例如范圍查詢、聚合、滑動窗口分析等。
數據保留策略： 時序數據庫通常支持根據時間自動刪除或歸檔舊數據的策略。這有助于管理存儲空間，使數據庫能夠處理長時間跨度的時間序列數據。
分布式架構： 針對大規模數據和高并發請求，一些時序數據庫采用分布式架構，允許數據水平擴展，提高整體系統的吞吐量和容量。
可視化工具支持： 一些時序數據庫提供內置或與可視化工具集成的功能，使用戶能夠直觀地查看和分析時間序列數據。
容錯性： 時序數據庫通常具有高度的容錯性，能夠處理硬件故障或其他異常情況，確保數據的可靠性和一致性。
一些常見的時序數據庫包括：
InfluxDB： 一款開源的分布式時序數據庫，特別適用于處理大規模的時間序列數據。
Prometheus： 一個用于監控和警報的開源系統，具有內建的時序數據庫。
OpenTSDB： 基于HBase的分布式時序數據庫，適用于大規模數據。
KairosDB： 一個建立在Cassandra之上的分布式時序數據庫。
這些數據庫各自有其適用的場景和優勢，選擇時需要根據具體的需求和系統架構進行評估。
Prometheus 內置的什么時序數據庫？開源嗎
Prometheus 內置的時序數據庫是自己的本地存儲系統，被稱為“Prometheus本地存儲”（Prometheus Local Storage）。
Prometheus采用了一種特殊的數據模型，其中樣本數據按標簽（labels）和時間戳進行存儲。
Prometheus本地存儲是為了優化快速查詢和高效存儲而設計的，適用于監控和警報的需求。
關于 Prometheus 本地存儲的一些關鍵特性：
塊存儲（TSDB）： Prometheus使用塊存儲（Time Series Database，TSDB）的概念，將數據以塊的形式存儲在磁盤上，以提高讀寫性能。
自適應壓縮： Prometheus本地存儲采用自適應壓縮算法，根據數據的特性和查詢模式來動態調整數據的存儲和壓縮方式，以達到更好的性能。
標簽索引： Prometheus使用標簽索引來快速定位和檢索時間序列數據，這有助于加速查詢操作。
追加寫入模型： Prometheus采用追加寫入模型，即只能向末尾追加新的數據點，這樣可以簡化寫入操作，提高寫入性能。
Prometheus本地存儲是開源的，并與 Prometheus 監控系統一同發布。
由于其性能和效率，它在云原生和容器化環境中被廣泛采用。
需要注意的是，雖然 Prometheus 內置了本地存儲用于短期數據的存儲和查詢，但在長期存儲方面，Prometheus通常會與其他存儲系統（如遠程存儲、數據湖等）集成，以滿足更長時間跨度的監控數據保留需求。
