BlueSky高性能時(shí)序數(shù)據(jù)庫應(yīng)用場景

制造業(yè)：比如輕量化的生產(chǎn)管理云平臺(tái)，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，采集、分析生產(chǎn)過程產(chǎn)生的各類時(shí)序數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)呈現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)場的生產(chǎn)進(jìn)度、目標(biāo)達(dá)成狀況，以及人、機(jī)、料的利用狀況，讓生產(chǎn)現(xiàn)場完全透明，提高生產(chǎn)效率。

銀行金融：傳統(tǒng)證券、新興的加密的交易系統(tǒng)，采集、分析交易過程中產(chǎn)生的時(shí)序數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)金融量化交易。DevOps：IT基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用的運(yùn)維系統(tǒng)，采集、分析設(shè)備運(yùn)行和應(yīng)用服務(wù)運(yùn)行監(jiān)控指標(biāo)，實(shí)時(shí)掌握設(shè)備和應(yīng)用的健康狀態(tài)。

社交媒體：社交APP大數(shù)據(jù)平臺(tái)，跟蹤用戶交互數(shù)據(jù)，分析用戶習(xí)慣、改善用戶體驗(yàn)；直播系統(tǒng)，采集直播過程中包括主播、觀眾以及中間各環(huán)節(jié)的監(jiān)控指標(biāo)數(shù)據(jù)，監(jiān)控直播質(zhì)量。

衛(wèi)生保?。荷虡I(yè)智能工具，采集智能手表，智能手環(huán)中的健康數(shù)據(jù)，跟蹤關(guān)鍵指標(biāo)和業(yè)務(wù)的總體健康情況；智慧家居：居家物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，采集家居智能設(shè)備數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控。網(wǎng)絡(luò)：網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)時(shí)呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、帶寬使用情況。

BlueSky高性能時(shí)序數(shù)據(jù)庫時(shí)序業(yè)務(wù)有哪些特點(diǎn)？

時(shí)序業(yè)務(wù)和普通業(yè)務(wù)在很多方面都有巨大的區(qū)別，歸納起來主要有如下幾個(gè)方面：持續(xù)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，沒有波峰波谷。舉幾個(gè)簡單的例子，比如類似哨兵的監(jiān)控系統(tǒng)，假如現(xiàn)在系統(tǒng)監(jiān)控1w臺(tái)服務(wù)器的各類指標(biāo)，每臺(tái)服務(wù)器每秒采集100種metrics，這樣每秒鐘將會(huì)有100w的TPS。再比如說，現(xiàn)在比較流行的運(yùn)動(dòng)手環(huán)，假如當(dāng)前有100w人佩戴，每個(gè)手環(huán)一秒只采集3種metrcis（心跳、脈搏、步數(shù)），這樣每秒鐘也會(huì)產(chǎn)生300w的TPS。數(shù)據(jù)都是插入操作，基本沒有更新刪除操作。時(shí)序業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)很少有更新刪除的操作，基于這樣的事實(shí)，在時(shí)序數(shù)據(jù)庫架構(gòu)設(shè)計(jì)上會(huì)有很大的簡化。近期數(shù)據(jù)關(guān)注度更高，未來會(huì)更關(guān)注流式處理這個(gè)環(huán)節(jié)，時(shí)間久遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)被訪問，甚至可以丟棄。這個(gè)很容易理解，哨兵系統(tǒng)我們通常關(guān)心近一小時(shí)的數(shù)據(jù)，很多看看近3天的數(shù)據(jù)，很少去看3天以前的數(shù)據(jù)。隨著流式計(jì)算的到來，時(shí)序數(shù)據(jù)在以后的發(fā)展中必然會(huì)更關(guān)注即時(shí)數(shù)據(jù)的價(jià)值，這部分?jǐn)?shù)據(jù)的價(jià)值毫無疑問也是很大的。數(shù)據(jù)產(chǎn)生之后就可以根據(jù)某些規(guī)則進(jìn)行報(bào)警是一個(gè)非常常見并重要的場景，報(bào)警時(shí)效性越高，對業(yè)務(wù)越有利。數(shù)據(jù)存在多個(gè)維度的標(biāo)簽，往往需要多維度聯(lián)合查詢以及統(tǒng)計(jì)查詢。時(shí)序數(shù)據(jù)另一個(gè)非常重要的功能是多維度聚合統(tǒng)計(jì)查詢，比如業(yè)務(wù)需要統(tǒng)計(jì)近一小時(shí)廣告主google發(fā)布在USA地區(qū)的廣告點(diǎn)擊率和總收入分別是多少，這是一個(gè)典型的多維度聚合統(tǒng)計(jì)查詢需求。這個(gè)需求通常對實(shí)效性要求不高，但對查詢聚合性能有比較高的要求。

時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫

水平（橫向）切分當(dāng)一個(gè)應(yīng)用難以再細(xì)粒度的垂直切分，或切分后數(shù)據(jù)量行數(shù)巨大，存在單庫讀寫、存儲(chǔ)性能瓶頸，這時(shí)候就需要進(jìn)行水平切分了。

水平切分分為庫內(nèi)分表和分庫分表，是根據(jù)表內(nèi)數(shù)據(jù)內(nèi)在的邏輯關(guān)系，將同一個(gè)表按不同的條件分散到多個(gè)數(shù)據(jù)庫或多個(gè)表中，每個(gè)表中只包含一部分?jǐn)?shù)據(jù)，從而使得單個(gè)表的數(shù)據(jù)量變小，達(dá)到分布式的效果。