什么是时序数据库（TSDB）？

当您需要分析每分钟、每天或其他日期范围的数据时，时间序列数据库是一个理想的选择。这类数据库专门用于存储数据点及其对应的时间戳，以便能够向用户展示一定时间段内的趋势，通常用于基于时间的信息可视化和分析。

什么是时间序列数据库？

时间序列数据库中的每条记录都包含一个时间戳。这个时间戳可以用来显示单个数据点，或者用于图表和分析。时间序列数据库主要用于需要按日期范围跟踪的信息，比如天气变化或监控特定事件的记录。

什么是时间序列集合？

时间序列集合是从时间序列数据库中提取的数据切片，返回给应用程序的数据集。这个集合包含给定日期范围内的数据点。用户或应用程序会将时间范围作为输入传递给数据库，数据库则返回该范围内的所有数据点集合。

时间序列数据库的工作原理

创建时间序列数据库通常是为了捕获大量数据以供将来分析。用户在应用程序中设定日期范围后，数据库会返回相应的数据点。这类数据库通过定时捕获数据来工作。例如，股票行情指示器可能每分钟更新股票价格，数据库会存储股票名称、价格及时间戳，以便进行分析和历史回溯。

从时间序列数据库检索到的数据会按照时间顺序排序，这样开发人员可以更高效地构建可视化界面。由于时间序列数据库通常是功能强大的服务器，它们能够比前端应用程序更快地对数据集进行排序。数据库根据应用程序的输入来确定数据的排序方式，从而允许开发人员向用户展示分析结果。例如，用户可能会请求特定日期范围内的股票价格数据，并希望这些数据按升序排列。

常见的时间序列数据库比较

每个时间序列数据库都有一个后端引擎，负责存储和检索数据。这个引擎必须快速且高效地处理大量数据，同时以极低的延迟返回结果。虽然传统数据库可以存储时间相关的数据，但市场上有一些专门设计用于处理此类数据的时间序列数据库，能更好地满足查询和存储的需求。

为什么选择 InfluxDB：开源时间序列数据库

许多开发人员倾向于使用开源数据库，因为它们可以自由分叉代码库并对基础产品进行自定义。InfluxDB 是一个开源的时间序列数据库，能够每秒存储数千个数据点。如果您需要监控物联网设备或其他工业应用，InfluxDB 是一个优秀的选择。

Prometheus VS InfluxDB

InfluxDB 和 Prometheus 的主要区别在于数据检索方式。InfluxDB 允许应用程序不断地将数据发送到数据库中进行存储和检索。相对而言，Prometheus 通过 API 进行工作，应用程序向该 API 推送数据，然后 Prometheus 使用轮询方式从存储中获取数据。对于大规模企业，Prometheus 的云基础架构使开发人员能够从多个地点上传数据，并在中央仪表板中进行统一查看。

TimescaleDB VS InfluxDB

InfluxDB 是一种 NoSQL 数据库，而 TimescaleDB 则是基于关系模型的数据库。这两者在数据存储和检索方式上有显著区别。关系数据库通过表和键来连接存储的数据，而 NoSQL 数据库则使用更灵活的数据结构。如果您明确知道要存储的数据类型，并且能够将其组织成表格形式，TimescaleDB 可能是一个合适的选择。

Elasticsearch VS InfluxDB

Elasticsearch 是企业应用中常用的引擎，通常用于提高性能。它在处理大型数据集时比 InfluxDB 更具优势，因为它可以对索引进行分片，从而优化数据的检索效率。Elasticsearch 常用于需要分析大量数据的场景，例如监控大型企业网络中可疑用户活动的日志文件。它能够处理跨越数百万个数据点的复杂查询，帮助用户快速获取关键信息。

何时使用时间序列数据库

时间序列数据库通常用于监控硬件或软件，以便通过分析大量数据来识别特定事件。为了全面了解环境中的事件，您需要从多个来源收集大量数据。例如，物联网传感器可以从多台设备收集温度数据，时间序列数据库则会存储一天中每分钟的温度信息，这样工程师能够在机器故障前识别任何异常并及时采取措施。

关系数据库 VS 时间序列数据库

大多数时间序列数据库采用 NoSQL 文档存储数据，这是一种处理非结构化数据的常见方式。非结构化数据允许开发人员自由存储如时间戳和名称等信息，而无需将数据强制组织成预定义的表格结构。相比之下，关系数据库要求数据遵循特定结构，这使其不适合处理时间序列数据中可能存在的未知值和数据类型。例如，开发人员无法在关系数据库的时间戳列中存储字符串值，而使用时间序列 NoSQL 数据库则可以轻松实现。

NoSQL VS 时间序列数据库

对于处理未知值，NoSQL 数据库通常是首选方案。您应该选择支持 NoSQL 的数据库，如 InfluxDB 或 Elasticsearch。这些时间序列数据库能够在查询时提供高效的批量数据存储和快速性能，尤其适合大型企业应用。然而，它们的部署和配置相对复杂，错误的配置可能会影响查询处理的性能。

时间序列数据库的优点

时间序列数据库专为基于时间的分析设计，能够高效存储大量数据，每个数据点都包含时间戳。这种数据库在构建时考虑了大数据集，因此在插入新记录和检索大量数据时，通常比传统数据库更快、更高效。此外，时间序列数据库对于涉及日期和时间的查询提供更高的准确性，且在存储时间序列数据时效率更佳。任何需要监控数据的组织都能从中受益，应用程序可以利用时间序列数据库进行数据分析、可视化、财务趋势分析及监测环境变化。

时间序列数据库的缺点

然而，时间序列数据库的部署和配置较为复杂。大多数时间序列数据库采用 NoSQL 架构，如果配置不当或未经过优化，性能可能会显著下降。因此，需要组织内部有了解数据库优化的专业人员。此外，企业希望存储大量时间序列数据时，可能需要投入相应的资源。尽管数据可以存储在云端，但这会增加 IT 成本，支持数据存储和时间序列数据库处理的基础设施可能也会变得昂贵。

结论

如果您正在寻找更好的解决方案来处理基于时间的数据，时间序列数据库是一个值得考虑的选项。在选择数据库引擎时，请比较不同类型，考虑成本，并找到能够随业务增长和数据量增加而扩展的解决方案。同时，确保检查配置和优化选项，以保证数据库的高效运行。

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