当传统关系型数据库“无力”，请时间序列数据库开始你的表演

传统的关系型数据库无法方便高效地处理时序数据，请时间序列数据库开始你的表演。

时间序列数据库简称时序数据库，英文名Time series databases，如今（2022年下半年）行业中增长最快的数据库种类。一个简短的时间序列数据库定义： 时间序列数据库 (TSDB) 是针对时间戳（时间序列）数据和测量随时间变化而优化的数据库。

确定数据库受欢迎程度的方法有很多，独立的网站 DB-Engines会根据搜索引擎的受欢迎程度、社交媒体提及、职位发布和技术讨论量对数据库进行排名。

大厂方面，AWS公司在re:Invent 2018 大会上首次宣布其时序数据库Amazon Timestream。

直接翻译就是Time Stream 时间流。数据库从名字就上体现了时间和时序数据库，难分难舍的关系。

Amazon Timestream 以一种快速、可扩展的无服务器时间序列数据库服务，适用于物联网和运营应用程序，使用该服务每天可以轻松存储和分析数万亿个事件。

Amazon Timestream 是无服务器的，因为他们可以使用该服务来获得可扩展性并独立增加存储和查询处理，而无需管理底层基础设施。此外，虽然某些 AWS 数据库基于开源技术，但 Timestream 不是。

国际市场上，Amazon Timestream 与InfluxDB和 QuasarDB 竞争。InfluxDB 是一个开源时间序列数据库，拥有庞大而充满活力的社区。直译成涌入数据库，名字倒是体现了数据汇聚流动的生动场面。

Quasar是类星体的意思，QuasarDB 是一个高性能、分布式、面向列的数据库，具有原生时间序列支持，是一种分布式键值存储技术。传输、计算和聚合非常快。

可以追溯到创始人在 2009 年开始的一个项目，当时他想将他从内核编程中学到的技术应用到数据库中。该项目不断发展成为一个具有更多功能的更大的项目，慢慢演变成如今的QuasarDB数据库。

Graphite也是一种时序数据库，OpenTSDB用HBase存储所有的时序来构建一个分布式、可伸缩的时间序列数据库。

而国内市场也有几家时序数据库公司越来越活跃，包括全球Apache顶级项目IotDB项目，2020年，以“工业物联网时序数据库关键技术及应用”获得北京科技奖一等奖。

 

第一代时间序列数据库主要侧重于查看财务数据、股票交易的波动性以及为解决交易而构建的系统。但金融数据不再是时间序列数据的唯一应用 ，工业物联网对时序数据库求贤若渴。

通常的认知是：“工业现场会有多种数据类型，包括时序数据、结构化数据、半结构化数据，如GIS文件等、图像数据及视频数据。工业物联网采集到的海量历史数据，还需要进行离线的建模和分析。特点是频率高、设备多、维度高，数据量大，对系统的吞吐量有很高的要求，需要系统能够实时处理数据，对系统预警，监控，甚至反控。不少系统还需要提供图形化终端方便操作和实时监控设备的运行，这给整个系统带来了更大的压力。因此，工业物联网的数据平台有着非常苛刻的要求。”

出品：亲爱的数据