時序數(shù)據(jù)與關(guān)系型數(shù)據(jù)的差異

（1）較明顯的特征是時序數(shù)據(jù)都存在僅有的時間戳，并且以時間戳大小進(jìn)行排序，以時間戳作為僅有標(biāo)識進(jìn)行區(qū)分，而關(guān)系型數(shù)據(jù)通常有其他字段作為標(biāo)識，比如學(xué)生的數(shù)據(jù)通常使用學(xué)號作為僅有標(biāo)識進(jìn)行區(qū)分。

（2）時序數(shù)據(jù)并不關(guān)心關(guān)系，在汽車定位中，我們不需要了解這輛汽車的所有者的其他屬性，例如年齡、職業(yè)等等，也就不存在對汽車所有者的表的關(guān)聯(lián)。

（3）時序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量持續(xù)呈線性增長，每隔一定時間粒度就會產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，將會持續(xù)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)量龐大。而關(guān)系型數(shù)據(jù)的增長通常不是隨著時間持續(xù)增長的，比如一所學(xué)校的學(xué)生的據(jù)量在一段時間內(nèi)都是相對穩(wěn)定的。

（4）時序數(shù)據(jù)很少會有更新操作，在某個時刻的測量值產(chǎn)生將不會發(fā)生變化，所以幾乎不需要對時序數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。對于關(guān)系型數(shù)據(jù)，則是已存在的數(shù)據(jù)經(jīng)常發(fā)生更新，比如學(xué)生的個人信息，包括年齡、身高等屬性。

時序數(shù)據(jù)庫遇到的挑戰(zhàn)

很多人可能認(rèn)為在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫上加上時間戳一列就能作為時序數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)量少的時候確實也沒問題，但少量數(shù)據(jù)是展現(xiàn)的緯度有限，細(xì)節(jié)少，可置信低，更加不能用來做大數(shù)據(jù)分析。很明顯時序數(shù)據(jù)庫是為了解決海量數(shù)據(jù)場景而設(shè)計的。

可以看到時序數(shù)據(jù)庫需要解決以下幾個問題時序數(shù)據(jù)的寫入：如何支持每秒鐘上千萬上億數(shù)據(jù)點的寫入。時序數(shù)據(jù)的讀?。河秩绾沃С衷诿爰墝ι蟽|數(shù)據(jù)的分組聚合運算。成本敏感：由海量數(shù)據(jù)存儲帶來的是成本問題。如何更低成本的存儲這些數(shù)據(jù)，將成為時序數(shù)據(jù)庫需要解決的重中之重。這些問題不是用一篇文章就能涵蓋的，同時每個問題都可以從多個角度去優(yōu)化解決。在這里只從數(shù)據(jù)存儲這個角度來嘗試回答如何解決大數(shù)據(jù)量的寫入和讀取。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，時序數(shù)據(jù)庫為何如此重要？

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展呈現(xiàn)出關(guān)鍵技術(shù)加速突破、基礎(chǔ)支撐日益完善、融合應(yīng)用逐漸豐富、產(chǎn)業(yè)生態(tài)日趨成熟的良好態(tài)勢。

工業(yè)數(shù)據(jù)每一個采集點，每秒可產(chǎn)生多條數(shù)據(jù)，且每一條數(shù)據(jù)要有時間屬性，而且時間驅(qū)動的時序數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)沒有業(yè)務(wù)的波峰、波谷，對系統(tǒng)的可靠性和處理速度要求高。

所以工業(yè)數(shù)據(jù)的一個非常明顯的特點就是和時間有關(guān)，這種“數(shù)據(jù)膨脹”帶來的存儲壓力，已經(jīng)成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化發(fā)展的痛點之一。