Beringei时序数据存储模型设计

Beringei是本年Facebook开源的一个时序数据库体系。InfluxDB时序数据模型设计很好地将时光序列按照数据源以及metric遴选了出来，解决了维度列值冗孑遗储，时光列不克不及有效紧缩的问题。但InfluxDB没有很好的解决写入缓存紧缩的问题：InfluxDB在写入内存的时刻并没有紧缩，而是在数据写入文件的时刻进行对应紧缩。我们知道时序数据最大年夜的特点之一是比来写入的数据最热，将比来写入的数据全部放在内存可以极大年夜晋升攫取效力。Beringei很好的解决了这个问题，流式紧缩意味着数据写入内存之后就进行紧缩，如许会使得内存中可以缓存更多的时序数据，如许对于比来数据的萌芽会有很大年夜的赞助。

Beringei的时序数据模型设计与InfluxDB根本一致，也是提出类似于SeriesKey的概念，将时光线挑了出来。但和InfluxDB有两个比较大年夜的差别：

1. 文件组织情势不合。Beringei的文件存储情势按照时光窗口组织，比如比来5分钟的数据全部写入同一个文件，这个文件分为很多block，每个block中的所有时序数据共用一个SeriesKey。Beringei文件没有索引，InfluxDB有索引。
2. Beringei今朝没有倒排索引机制，是以对于多维萌芽并不高效。

本文是时序数据库技巧体系的第一篇文┞仿，笔者重要结合OpenTSDB、Druid、InfluxDB以及Beringei这四种时序数据库分别对时序数据这种数据情势的存储模型进行了介绍。每种数据库都有本身的一套存储方法，而每种存储方法都有各自的一些优势以及缺点，恰是这些好坏式直接决定了响应时序数据库的紧缩机能、读写机能。

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【义务编辑：未丽燕 TEL：（010）68476606】

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本文标题：时序数据库技术体系－时序数据存储模型设计

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