隨著移動網際網路、物聯網、大資料等行業的高速發展，資料在持續的以指數級的速度增長，比如我們使用手機訪問互網路時的行為資料，各種可穿戴裝置上報的狀態資料，工廠中裝置感測器採集的指標資料，傳統網際網路公司的監控資料等。實際上，這些按照時間順序記錄系統、裝置狀態變化的資料都是時序資料（time series），它普遍存在於網際網路、物聯網、it基礎設施中。
得益於軟硬體技術的快速發展，處理如此龐大的時序資料集的成本在持續降低，更多公司開始持續收集、分析資料，用於異常處理、趨勢**、精準營銷、風險控制等場景，希望利用資料的潛在價值，提高公司盈利能力和競爭力。這裡舉兩個例子：
1.下圖為某共享單車在舊金山某熱門區域的車輛借還情況。通過分析該區域車輛的歷史借還資料，單車公司可優化熱點時間段的車輛補給。
2. 下圖為某網際網路服務的出入流量歷史記錄。從圖中可以明顯看到入流量（藍色線）在某時間段有毛刺，服務提供商可基於此段時間排查服務有無異常。可以進一步基於流量監控做告警，使運維人員能夠及時處理線上問題。
傳統的時序資料解決方案及問題如下：
在引入時序資料庫之前，先要了解【時序資料】的模型及特點。
1.1 時序資料的數學模型
前面介紹了時序資料的場景，也說明了分析時序資料的意義及傳統方案。那麼時序資料該怎樣儲存呢？資料的儲存要考慮其數學模型和特點，時序資料當然也不例外。這裡以一段時序資料為例，介紹下時序資料的數學模型。
下列資料記錄了一段時間內某集群裡各機器上各埠的出入流量，每半小時記錄乙個觀測值：
point：乙個時序資料點，類似於關係型資料庫中的 row；
timestamp：時間戳，表徵時序資料產生的時間點；
tag：維度列，用於描述裝置/系統的屬性，表明是哪個裝置/模組產生的，一般不隨著時間變化；
field：指標列，用於描述裝置/系統狀態的變化，隨時間平滑波動。
1.2 時序資料特點
2.1 時序資料庫
時序資料庫是管理時序資料的專業化資料庫，並針對時序資料的特點對寫入、儲存、查詢等流程進行了優化，從而解決時序資料處理難題：
o 利用維度重複、時間遞增、指標平滑變化等特性，合理選擇編碼壓縮演算法，提高資料壓縮比；
o 通過預降精度，對歷史資料做聚合，節省儲存空間。
o 資料批量寫入，降低網路開銷；
o 資料先寫入記憶體，再週期性的dump為不可變的檔案儲存，提高寫入速度。
o 優化常見的查詢模式，通過索引等技術降低查詢延時；
o 通過快取、routing等技術提高查詢併發。
2.2 開源時序資料庫對比
目前行業內比較流行的開源時序資料庫產品有 influxdb、opentsdb、prometheus、graphite等，其產品特性對比如下圖所示：
從上表可以看出，開源的時序資料庫存在如下問題：
o 支援批量寫入、高併發查詢，以及強大的分析聚合能力；
o 通過橫向擴充套件，線性提公升系統效能；
o 支援sharding、routing，加速查詢。
o 分布式系統，支援多副本；
o 機架感知，自動錯開機架分配主從副本。
o 豐富的資料型別，rest介面，資料寫入查詢均使用json格式；
o 原生分布式，彈性可伸縮，資料自動均衡；
o 許可權系統：支援使用者名稱密碼、機器白名單的許可權系統。
o 支援列儲存，高壓縮比（0.1左右），降低儲存成本；
o 支援資料預降精度：降低儲存成本的同時，提高查詢效能。
o 副本數可按需調整。
o 相容kibana/logstash/beat等元件，方便資料採集及視覺化分析；
o 支援從mysql、kafka等開源生態同步資料，方便遷移。
這裡選用業界較為流行的influxdb來與ctsdb做效能對比測試。
2.1 寫入效能測試
(1) ctsdb單節點集群與influxdb單機版寫入效能對比
橫座標：併發數（寫入執行緒數） ，縱座標：qps（單位：萬次/s）
結論:ctsdb單節點寫入效能最高在19w，influxdb在15w。
(2) ctsdb單節點集群與ctsdb雙節點集群寫入效能對比
橫座標：併發數（寫入執行緒數） ，縱座標：qps（單位：萬次/s）
結論：ctsdb單節點集群寫入最高可達20w，雙節點集群寫入效能34w。
2.2 查詢效能測試
(1) ctsdb單節點集群與influxdb單機版查詢效能對比
橫座標：併發數（查詢執行緒數） ，縱座標：qps（單位：次/s）
結論：
(2) ctsdb單節點集群與雙節點集群查詢效能對比
橫座標：併發數（查詢執行緒數） ，縱座標：qps（單位：次/s）
結論：在併發數較高的情況下，雙節點集群查詢效能較單節點集群有了大幅度提公升，呈現了查詢效能線性擴充套件的趨勢。
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