时序数据库

什么是时序数据库

简单来说时序数据库就是用来存储时序数据的数据库，而时序数据是基于时间一系列数据，一般来说时序数据是按照时间顺序记录的一序列数据，例如：对某个服务器的性能采集数据，就是一系列时序数据，某个时间点收集服务器的cpu、内存、io等，时间点+性能数据形成一个数据点，一序列的数据点就是时序数据。时序数据库就是专门用来存储这种时序数据的数据库，因为时序数据的特殊性，需要时序数据库能够支持快速的大批量写入、高性能搜索、聚合等

时序数据库的基本概念

metric: 度量，可以类比为关系数据库的table，或是ES中的索引
data point: 数据点，可以类比关系数据库的一行数据
time: 一个数据点产生的时间，在时序数据中是必须字段
fields: （指标列）度量里的数据字段，可以由多个字段组成，存储一个数据点里的数据，随时间变化的数据字段，就放在这里面；比如上述例子：cpu/memory等存在这里
tags: （维度列）度量的附加信息，存放不随时间变化的字段，一般用于存储描述这个数据点的字段，比如上述例子： 服务器ip mac等标识这个数据点的信息字段
一个数据点可以理解为由：time+fields+tags组成，好比关系型数据库一行数据有多个列值组成

时序数据库排名

2021年1月时序数据库排名—前15名

DB-Engines上2021年1月前15名排名如上图，InfluxDB依然位居榜首

1.InfluxDB

InfluxDB 由 Golang 语言编写，也是由 Golang 编写的软件中比较著名的一个，在很多 Golang 的沙龙或者文章中可能都会把 InfluxDB 当标杆来介绍，这也间接帮助 InfluxDB 提高了知名度。

InfluxDB的主要特点包括下面这些：
1、schemaless(无结构)，可以是任意数量的列
2、可扩展（集群）
3、方便、强大的查询语言
4、Native HTTP API
5、集成了数据采集、存储、可视化功能
6、实时数据 Downsampling
7、高效存储，使用高压缩比算法，支持retention polices
8、InfluxDB 是 TSDB 中为数不多的进行了用户和角色方面实现的，提供了 Cluster Admin、Database Admin 和 Database User 三种角色。

InfluxDB 的数据采集系统也支持多种协议和插件： - 行文本 - UDP - Graphite - CollectD - OpenTSDB
不过 InfluxDB 每次变动都较大，尤其是在存储和集群方面，追求平平安过日子，不想瞎折腾的可以考虑下。
注意：由于InfluxDB开发太活跃了，很可能你在网上搜到的资料都是老的，会害到你，所以你需要以官方文档为主。

2.Kbd+

所有 TSDB 中，估计就数这个最酷了，我说的是域名，只有两个字母，猥琐地想一下，域名就值很多钱 ：-）。

kdb+是一个面向列的时序列数据库，以及专门为其设计的查询语言q（和他们的域名一样简短）。Kdb+ 混合使用了流、内存和实时分析，速度很快，支持分析 10 亿级别的记录以及快速访问TB级别的历史数据。

不过这是一个商业产品，但是也提供了免费版本（貌似还限制在32位）。

3.Prometheus

Prometheus 是一个开源的服务监控系统和时序列数据库，由社交音乐平台 SoundCloud 在2012年开发，最近也变得很流行。

Prometheus 从各种输入源采集 metric，进行计算后显示结果，或者根据指定条件出发报警。

和其他监控系统相比，Prometheus 的特点包括：

多维数据模型（时序列数据由metric名和一组key/value组成）
灵活的查询语言
不依赖分布式存储，单台服务器即可工作
通过基于HTTP的pull方式采集是序列数据
可以通过中间网关进行时序列数据推送
多种可视化和仪表盘支持
由于 Prometheus 采用了类似 OpenTSDB 和 InfluxDB 的 key/value 维度机制，所以如果你对任一种 TSDB 有了解的话，学习起来会简单些。

4.Graphite

Graphite 由 Orbitz, LLC 的 Chris Davis 创立于 2006 年，它主要有两个功能：

存储数值型时序列数据
根据请求对数据进行可视化（画图）
相应的，它的特点为：

分布式时序列数据存储，容易扩展
功能强大的画图Web API，提供了大量的函数和输出方式
Graphite本身不带数据采集功能，但是你可以选择很多第三方插件，比如适用于* collectd、Ganglia或Sensu的插件等。同时，Graphite也支持Plaintext、Pickle和AMQP这些数据输入方式。
Graphite主要由三个模块组成：

whisper：创建、更新RRD文件
carbon：以守护进程的形式运行，接收数据写入请求
carbon-cache：数据存储
carbon-relay：分区和复制，位于carbon-cache之前，类似carbon-cache的负载均衡
carbon-aggregator：数据集计，用于减轻carbon-cache的负载
graphite-web：用于读取、展示数据的Web应用
whisper 使用了类似 RRDtool 的 RRD 文件格式，它也不像 C/S 结构的软件一样，没有服务进程，只是作为 Python library 使用，提供对数据的 create/update/fetch 操作。

如果你对它的性能比较在意，这里有一份老的数据可供参考。

Google、Etsy、GitHub、豆瓣、Instagram、Evernote 和 Uber 等很多知名公司都是 Graphite 的用户。有此背景，其可信度又加一层，而且网上的资料也相当的多，值得评估一下。

5.RPDtool

RRDtool是用于时序数据的OpenSource行业标准，高性能数据记录和图形系统。RRDtool可以轻松集成到shell scripts, perl, python, ruby, lua ,tcl 应用程序中。