湖南BLUESKY-时序数据库解决方案服务 北京美信科技

时序数据库的特点

1、产生频率快：工业数据采集基本为秒级，部分高频数据采集为毫秒or微秒级，每一个采集点一秒钟内可产生多条数据。

2、具有时效性：-依赖于采集时间，每一条数据均要求对应的时间。

3、数据量大：测点多、信息量大、数据结构相对简单;常规的实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生成百上千gb的数据量。

时序数据

时序数据就是时间序列数据，即某个指标根据时间顺序记载的数据序列。在以时间为横轴的坐标系-时序数据值连成线，可将历史时序数据做成-度表，发现其规律和异常，也可将时序数据用于大数据分析，实现趋势预测和异常预警。

工业互联网环境下需采集的工业时序数据量-，且具有如下典型特征:数据都是结构化的;一个采集点的数据源是一个;数据较少有更新或删除操作，一般按到期日期来删除;数据以写操作为主，读操作为辅;数据流量平稳，可较为准确地计算;数据都有统计、聚合等实时计算操作;数据根据规定的时间段和区域进行查找。

时序数据库的未来与展望

时序数据库正处于高速发展阶段，时序数据技术逐步走向成熟，但是这不是终点，时序数据技术还面临各种新的需求和挑战。各大厂商在提高时序数据库性能的同时，针对新需求正在提出更多解决方案：

1云服务。除了单机版本，许多厂商还发布了分布式版本、云服务版本，-是云服务，已经成为必不可挡的发展趋势。

2可视化服务。随着万物互联的到来，用户对信息的全方面掌握的需求在增长，时序数据的可视化展示成为一大趋势，这就对时序数据库的查询能力提出更高的要求。

3边缘计算服务。在万物互联的时代，更多的传感器带来的庞大数据量是集中化处理方式难以负荷的，这就使得数据计算向边缘化发展，设备将数据通过边缘设备进行实时处理分析反馈后再集中存储，能够提高设备的实时响应能力，提升时效性数据的价值，因此，时序数据库对边缘计算的支持将成为其一个重要的功能。

面对这些挑战与机遇，相信时序数据库将会有更深的发展，未来可期。

为什么要建立一个时间序列数据平台?

减轻开发人员的工作

我们经常会看到开发人员不断编写代码来解决相同的问题，如果我们将其引入到平台或者是数据库中，开发人员的代码量就会减少，解决问题的时间就会被优化。

时间是特殊的

除了可用性目标之外，我们还可以围绕时间序列的特性进行一些数据库的优化，例如，在插入时聚合和缩小样本，在用户想要释放空间时自动排除-数据。甚至还可以构建针对时间序列数据进行优化的压缩。

-数据库，使开发更容易

专为时序数据构建数据库的一个优点就是它可以-数据库。我们发现大多数用户遇到了一系列需要解决的问题，如何收集数据，如何存储数据，如何处理和监视数据，以及如何可视化。

使用通用api可以使社区更容易的构建解决方案。用 line protocol来表示时间序列数据，用于写入和查询的http api，以及用于处理的kapacitor……随着时间的推移，我们可以对常见的用例来预先构建组件。