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时序数据库

物联网数据有个特点， 那就是每条数据都会带一个时间戳， 代表数据被采集的时间，所以物联网系统的数据是时间序列数据。

时序数据库尤其适合时间序列数据的存储，比如互联网运维领域常用的prometheus就是基于leveldb引擎的时序数据库。顾名思义，时序数据库就是存放时序数据的数据库，支持时序数据的快速写入、-化、-度的聚合查询等功能。

时序数据库遇到的挑战

很多人可能认为在传统关系型数据库上加上时间戳一列就能作为时序数据库。数据量少的时候确实也没问题，但少量数据是展现的纬度有限，细节少，可置信低，不能用来做大数据分析。很明显时序数据库是为了解决-数据场景而设计的。

可以看到时序数据库需要解决以下几个问题时序数据的写入：如何支持每秒钟上千万上亿数据点的写入。时序数据的读取：又如何支持在秒级对上亿数据的分组聚合运算。成本敏感：由-数据存储带来的是成本问题。如何-成本的存储这些数据，将成为时序数据库需要解决的重中之重。这些问题不是用一篇文章就能涵盖的，同时每个问题都可以从多个角度去优化解决。在这里只从数据存储这个角度来尝试回答如何解决大数据量的写入和读取。

应用场景

时序数据库应用场景

时序数据在各行各业有着广泛应用的，例如在电力行业智能电表、电网发电设备集中监测；在石油化工行业油井、运输管线运输车队的实时监测；在园区，在智慧城市实时路况、卡口数据路口流量监测,在金融行业交易记录、存取记录atm，智能安防楼宇门禁、车辆管理、井盖、-、应急响应消防、人群-、危化品、结构健康、电梯等。