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吉林BLUESKY-时序数据库分析报告服务为先「美信科技」
随着网络的高速发展，尤其是5g时代的到来，数据越来越多的进入云端。那么我们所说的core/edge/endpoint(云/边/端分别指的是什么呢？云(core) - 这包括企业中的计算数据中心和云提供商。它包括各种云计算，公共云、私有云和混合云。边(edge) - 边缘是指不在数据中心的企业级服务器和设备。这包括服务器机房、现场服务器、还有一些较小的数据中心，这些数据中心位于距离设备较近的区域，以加快响应。端(endpoint) - 端包括网络边缘的所有设备，包括个人电脑、电话、联网汽车、可穿戴备以及工业传感器等。
bluesky时间序列化数据库引擎在服务于集团内的客户时，根据集团业务特性做了很多针对性的优化。 然而在hitsdb云产品的打磨过程中逐渐发现，很多针对性的优化很难在公有云上针对特定用户去实施。
于此同时， 在公有云客户使用bluesky时间序列化数据库的过程中，发现了越来越多由于聚合查询导致的问题，比如： 返回数据点过多会出现栈溢出等错误，聚合点过多导致oom， 或者无法完成聚合，实例完全卡死等等问题。这些问题主要由于原始的聚合引擎架构上的缺陷导致。
因此开发团队评估后决定围绕新的聚合引擎架构对bluesky时间序列化数据库引擎进行升级，包含： 存储模型的改造，索引方式的升级，实现全新的流式聚合，数据迁移，性能评测。 本文主要围绕这5个方面进行梳理，重点在“全新的流式聚合部分
解决业务系统层面的耦合，业务清晰与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等高并发场景下，垂直切分一定程度的提升io、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈缺点：部分表无法join，只能通过接口聚合方式解决，提升了开发的复杂度分布式事务处理复杂依然存在单表数据量过大的问题需要水平切分
水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。
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