高性能时序数据库 HMF-TSDB介绍

hmf-tsdb是一款开源、高性能、具有强大数据分析能力的时序数据库，具有如下特点：

1、写入速度快，单机每秒能写入50万时序数据。

2、查询速度快，不随数据的增加而明显延时。查询获取100万时序数据，服务器响应时间为数秒。

3、高效数据压缩能力，每个时序数据压缩后仅需1-2个Byte左右。

4、高可靠性, HMFTSDB从多个角度确保写入数据的可靠性，在各种情况下尽可能保证已写入的数据不会丢失。在计划内重启时完全不丢失数据，在意外情况下重启时仅丢失最近几秒的数据（还在内存中未来得及写入磁盘的极少量数据）。已写入磁盘的数据可以根据用户对可靠性的要求保存为多个副本，防止各类硬件故障导致的数据丢失。

5、对时序数据质量有较高的容忍度，仅要求同一测点的时序数据必须按照时间顺序依次写入。允许时序数据中的时间戳和 TSDB服务器的系统时间有较大偏差；也允许不同测点之间 时序数据的时间戳存在明显的错位。

6、自动清盘、循环存储,系统能自动清除过期的历史数据，回收磁盘空间，用于存储新的时序数据。

7、简洁的查询、聚合语法，为用户提供灵活高效的查询和数据分析能力

8、HMFTSDB提供了多种数据聚合、分析能力，既可以在时间轴上按指定算法聚合、也可以把多个测点的Serial聚合为一个Serial。

9、高性能canvas绘制组件，1秒内绘制10万时序数据组成的曲线图。

10、虚拟测点和前置聚合，在很多监控系统中，经常存在一些有意义的、但并没有相应传感器采集的数据。这样数据一般可以用聚合算法查询得到，但过于频繁使用复杂聚合查询的话，可能对系统io影响较大。这种情况下可以把这些数据定义为虚拟测点，那么hmf-tsdb在运行过程中就会计算并存储这些虚拟测点的历史数据了、用户就能高效访问和分析这些数据。

开源地址：https://github.com/humanfirst/hmftsdb/wiki

查询和数据分析语法：https://blog.csdn.net/spdata/article/details/89293383