实时数据库与时序数据库

一、背景

对于运行中的系统，常常需要存储和监测两类数据：

（1）静态标签数据
      
对于传感器来说，一些物理量信息是标识它在物理世界唯一性，比如名字、位置、数据类型、量程上下限、工程单位等

（2）动态时序数据
      
对于传感器来说，它每时每刻的温度检测数据即为以时间为轴线的时间序列数据（简称 时序数据），时序数据集跟踪整个系统的改动并不断插入新数据，而不是更新原有数据。时序数据将系统的每个变化都记录为新的数据，从而可以去衡量变化： 分析过去的变化，监测现在的变化，以及预测未来将如何变化。

 

二、概念

• 时序数据 time series data

基于稳定频率或非固定周期频率持续产生的一系列基于时间维度的指标监测数据。由时间戳（time）、标签（quality）和指标（value）三要素组成。

• 时序数据库 time series database

用于保存海量时序数据的数据库。

三、特点与需求

时序数据有如下几个特点：

• 基本上是插入操作较多且无更新的需求
• 数据带有时间属性，且数据量随着时间递增
• 插入数据多，每秒钟插入需要可到达千万甚至是上亿的数据量
• 查询、聚合等操作主要针对近期插入的数据
• 时序数据能够还原数据的变化状态
• 可以通过分析过去时序数据的变化、检测现在的变化，以达到预测未来如何变化的目的

时序数据使用需求：

• 能够按照指标筛选数据
• 能够按照区间、时间范围、统计信息聚合展示数据

四、国内的实时数据库

1. 北京亚控科技发展有限公司开发的KingHistorian工业实时数据库
   官方网址：http://www.kingview.com/ 。
2. 深圳市康拓普信息技术有限公司开发的极星实时数据库（简称“FASTAR”），它采用并行计算技术和分布式系统架构，对实时、准实时数据进行高效的数据压缩和长期的历史存储，同时提供高速的实时、历史数据服务。
   官方网址为：http://www.szcomtop.com/index.html 。
3. 中国科学院软件研究所开发的安捷（Agilor）实时数据库系统，Agilor单服务器系统支持最大100万点的数据采集与长达十几年的历史数据存储。
   官方网址为：http://agilor.iscas.ac.cn/index.html 。
4. 北京三维力控科技有限公司开发的pSpace实时数据库。
   官方网址为：http://www.sunwayland.com.cn/Home/article/index/category/95/id/172.html 。
5. 江苏瑞中数据股份有限公司推出的海迅实时数据库（Highsoon）。暂无官网地址。
6. 北京庚顿数据科技有限公司的庚顿实时数据库（Golden Real-time Database），
   官网地址： http://www.golden-data.com.cn/agency/index.dhtml 。
7. 大庆紫金桥软件技术有限公司推出的紫金桥实时数据库,它的架构设计如下图所示。
   官方网址：http://www.realinfo.com.cn/index.html 。
8. 松果时许数据库pinusdb：https://gitee.com/pinusdb/pinusdb

五、开源的时序数据库

1. InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用 Go 语言编写，无需外部依赖。
   官方地址：https://www.influxdata.com/products/influxdb-overview/
2. Druid是一个高效的数据查询系统，主要解决的是对于大量的基于时序的数据进行聚合查询。数据可以实时摄入，进入到Druid后立即可查，同时数据是几乎是不可变。通常是基于时序的事实事件，事实发生后进入Druid，外部系统就可以对该事实进行查询。介绍相关的博客文章：https://blog.csdn.net/qq_27466827/article/details/82777112
   官方地址：https://druid.apache.org/

3. opentsdb是基于Hbase的时序数据库[时间序列数据库]。不具备通用性，主要针对具有时间特性和需求的数据，如监控数据、温度变化数据等。opentsdb说是数据库，但并不能称作为数据库，他是在Hbase(HBase才是具有存储功能的)的基础上，进行数据结构的优化和处理，从而适合存储具有时间特性的数据，同时提供特定的工具进行查询等操作。
   官方地址：http://opentsdb.net/