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广东BIG RIVER-时序数据库解决方案- 北京美信科技公司
算法 是将之前使用的一个大的查找结构造成随机读写，影响写性能的结构，比如 b+ 树，变换为将写操作顺序的保存到有序文件中，且每个文件只保存短时间内的改动。文件是有序的，所以读取的时候，查找会非常快 。且文件不可修改，新的更新操作只会写入到新的文件中。读操作检查有序的文件。然后周期性的合并文件来减少文件的个数。
写入操作
数据先在内存中缓存memtable) 中，memtable 使用树的结构来保持 key 是有序的，同时使用 wal 的方式备份数据到磁盘。当 memtable 中数据达到一定规模后会刷新数据到磁盘生成文件。更新写入操作
文件不允许被编辑，所以新的内容或修改只是简单的生成新的文件。当越多的数据存储到系统中，就会有越多的不可修改、顺序的有序文件被创建。但比较旧的文件不会被更新，重复的激流只会通过创建新的记录来达到覆盖的目的，但这这就产生了冗余的数据。
查询的时候首先检查内存数据memtable)，如果没有找到这个 key，就会逆序的一个个的检查磁盘上的文件，但读操作耗时会随着磁盘上文件个数的增加而增加。o(k log n), k为文件个数， n 为文件平均大小。可以使用如下策略减少耗时将文件按照 lru 缓存到内存中周期性的合并文件，减少文件的个数使用布隆过滤器避免大量的读文件操作如果bloom说一个key不存在，就一定不存在，而当bloom说一个文件存在是，可能是不存在的，只是通过概率来-
这些领域问题的技术呢？个就是存储数据结构的设计，利用xlsm-tree的架构解决写入高吞吐问题。第二个在-查询上面，各个产品都有自己的索引定制和查询优化器的引入。第三个在存储成本上面，各个时序数据库产品以列式存储和具体类型的针对性压缩算法选取解决存储成本问题。当然在云上存储成本上面我，们还可以在边缘端做更多的优化处理，在云上有冷热数据的处理，这也是分布式云的技术战略趋势所导向的。第四个也是非常重要的领域问题，就是乱序的解决，利用写前保序和写后重排多种手段在存储层面解决乱序问题。进而在后续的计算分析部分发挥价值。那么大家想想除了上面的四个方面还有其他关键问题和技术需要关注吗？当然还有，那就是在分布式云的架构下，边缘端的部署也是需要高-的，各个时序数据库产品都需要提供多副本的集群版支持。还有一个，如果让时序数据库产生大价值，边缘端的实时计算也是的，那么，时序数据库对实时计算的支持也有很大的技术挑战。
郑博本科就读于哈工大，硕士毕业于美国-梅隆大学，是数据库科班出身。毕业后在美国一家企业负责数据-，后该企业终被oracle收购。2015年郑博回国创业，成立松鼠山科技-于基础软件研发和数据分析相关业务。从学业背景到就业经历可以看到，郑博一直-于数据库、数据分析领域，现在他也是中国计算机学会数据库专委会成员之一。所以说起数据库的发展，郑博可谓是信手拈来，如数家珍。
阶段2：采用编程语言内置的序列化机制，比如java serialization，python pickle等。这种方式解决了阶段1面临的大部分问题，但随着使用逐步深入，我们发现这种方式将数据表示方式跟某种特定语言绑定在一起，很难做到跨语言数据的写入和读取。
阶段3：为了解决阶段2面临的问题，我们决定使用应用范围广、跨语言的数据表示格式，比如jason和xml。但使用一段时间后，你会发现这种方式存在-的性能问题，解析速度太慢，同时数据存储冗余较大，比如json会重复存储每个属性的名称等。
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