什麼是時序資料庫
先來介紹什麼是時序資料。時序資料是基於時間的一系列的資料。在有時間的座標中將這些資料點連成線，往過去看可以做成多緯度報表，揭示其趨勢性、規律性、異常性;往未來看可以做大資料分析，機器學習，實現**和預警。
時序資料庫就是存放時序資料的資料庫，並且需要支援時序資料的快速寫入、持久化、多維度的聚合查詢等基本功能。
對比傳統資料庫僅僅記錄了資料的當前值，時序資料庫則記錄了所有的歷史資料。同時時序資料的查詢也總是會帶上時間作為過濾條件。
p1-北上廣三地2023年氣溫變化圖
表結構：
下面介紹下時序資料庫的一些基本概念(不同的時序資料庫稱呼略有不同)。
metric: 度量，相當於關係型資料庫中的table。
data point: 資料點，相當於關係型資料庫中的row。
timestamp：時間戳，代表資料點產生的時間。
field: 度量下的不同字段。比如位置這個度量具有經度和緯度兩個field。一般情況下存放的是會隨著時間戳的變化而變化的資料。
tag: 標籤，或者附加資訊。一般存放的是並不隨著時間戳變化的屬性資訊。timestamp加上所有的tags可以認為是table的primary key。
所有有時序資料產生，並且需要展現其歷史趨勢、週期規律、異常性的，進一步對未來做出**分析的，都是時序資料庫適合的場景。
可以看到時序資料庫需要解決以下幾個問題
l時序資料的寫入：如何支援每秒鐘上千萬上億資料點的寫入。
l時序資料的讀取：又如何支援在秒級對上億資料的分組聚合運算。
l成本敏感：由海量資料儲存帶來的是成本問題。如何更低成本的儲存這些資料，將成為時序資料庫需要解決的重中之重。
參考：
時序資料庫
看到這類資料處理基本是要對乙個時間範圍的資料，根據時間段，維度進行歸類，做一些聚合運算。時序資料庫要解決的問題就是如何能在海量資料中，快速響應使用者的此類查詢。序資料庫的一些基本概念 不同的時序資料庫稱呼略有不同 metric 度量，相當於關係型資料庫中的table。data point 資料點，相...
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