时序数据库的公司

1. 四维纵横值得去吗

值得。
1、四维纵横工作环境优越，待遇好，所以四维纵横值得去。
2、北京四维纵横数据技术有限公司于2020年成立，原创提出超融合数据库理念，并发布轻量级、高性能超融合数据库MatrixDB。北京四维纵横数据技术有限公司开创了超融合时序数据库品类，一套数据库解决过去关系库、时序库和分析库搭配才能解决的问题，大幅精简技术栈，降低门槛，提升开发运维效率。

2. 数字财富投资分布式存储数据中心建设是真的吗

是真的。
一是要根据发展需要和产业潜力，推进信息网络等新型基础设施建设。创新投资建设模式，坚持以市场投入为主，支持多元主体参与建设，鼓励基金创新产品强化服务。加强政府引导和支持，为投资建设提供更多红利。
二是要着眼国内需求，以应用为导向，挖掘中国市场规模巨大的潜能，积极拓展新型基础设施应用场景。瞄准产业升级和制造发展，引导各方合力建设分布式存储机房。
所以要求香港中云科技有限公司实行“新基建红利扶贫政策”，推动全体人民共同富裕迈出坚实步伐。

3. 综合使用时序数据与截面数据能解决多重共线性吗

时序数据与截面数据能解决多重共线性请参考下面时序数据库白皮书。

思极有容数据库

时序数据库技术白皮书

北京中电普华信息技术有限公司

2020年4月

目录

1大数据时代的挑战1

2产品特点1

3系统结构2

4存储结构4

5数据分区、水平扩展6

6高可靠系统7

7STable：多表聚合9

8数据模型10

9实时流式计算11

10便捷的安装、部署、维护12

11更多亮点13

12参数指标13

13应用场景14

1大数据时代的挑战

随着移动互联网的普及，数据通讯成本的急剧下降，以及各种低成本的传感技术和智能设备的出现，除传统的手机、计算机在实时采集数据之外，手环、共享单车、出租车、智能电表、环境监测设备、电梯、大型设备、工业生产线等也都在源源不断的产生海量的实时数据并发往云端。这些海量数据是企业宝贵的财富，能够帮助企业实时监控业务或设备的运行情况，生成各种维度的报表，而且通过大数据分析和机器学习，对业务进行预测和预警，能够帮助企业进行科学决策、节约成本并创造新的价值。

仔细研究发现，所有机器、设备、传感器、以及交易系统所产生的数据都是时序的，而且很多还带有位置信息。这些数据具有明显的特征，1:数据是时序的，一定带有时间戳；2：数据是结构化的；3:数据极少有更新或删除操作；4：无需传统数据库的事务处理；5：相对互联网应用，写多读少；6：用户关注的是一段时间的趋势，而不是某一特点时间点的值；7:数据是有保留期限的；8：数据的查询分析一定是基于时间段和地理区域的；9：除存储查询外，往往还需要各种统计和实时计算操作；10：数据量巨大，一天采集的数据就可以超过100亿条。

看似简单的事情，但由于数据记录条数巨大，导致数据的实时写入成为瓶颈，查询分析极为缓慢，成为新的技术挑战。传统的关系型数据库或Nosql数据库以及流式计算引擎由于没有充分利用这些数据的特点，性能提升极为有限，只能依靠集群技术，投入更多的计算资源和存储资源来处理，企业运营维护成本急剧上升。

2产品特点

思极有容时序数据库正是普华公司面对这一高速增长的物联网大数据市场和技术挑战推出的创新性的大数据处理产品，它不依赖任何第三方软件，也不是优化或包装了一个开源的数据库或流式计算产品，而是在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL数据库、流式计算引擎、消息队列等软件的优点之后自主开发的产品，在时序空间大数据处理上，有着自己独到的优势。

·10倍以上的性能提升：定义了创新的数据存储结构，单核每秒就能处理至少2万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快了十倍以上。

·硬件或云服务成本降至1/5：由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10。

·全栈时序数据处理引擎：将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/HDFS等软件，大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。

·强大的分析功能：无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。临时查询可通过Shell,Python,R,Matlab随时进行。

·与第三方工具无缝连接：不用一行代码，即可与Telegraf,Grafana,Matlab,R等工具集成。后续将支持MQTT,OPC等工具,与BI工具也能够无缝连接。

·零运维成本、零学习成本：安装、集群一秒搞定，无需分库分表，实时备份。支持标准SQL语句，支持JDBC,RESTful连接,支持Python/Java/C/C++/Go等开发语言,与MySQL相似，零学习成本。

采用思极有容时序数据库，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的整体成本降至现有的1/5。同样的硬件资源，思极有容时序数据库能将系统处理能力和容量增加五倍以上。

3系统结构

思极有容时序数据库是基于硬件、软件系统不可靠、一定会有故障的假设进行设计的，是基于任何单台计算机都无足够能力处理海量数据的假设进行设计的，因此思极有容时序数据库从研发的第一天起，就是按照分布式高可靠架构进行设计的，是完全去中心化的。思极有容时序数据库整个系统结构如下图所示，下面对一些基本概念进行介绍。

物理节点：集群里的任何一台物理机器(dnode)，根据其具体的CPU、内存、存储和其它物理资源，思极有容时序数据库将自动配置多个虚拟节点。

虚拟数据节点：存储具体的时序数据，所有针对时序数据的插入和查询操作，都在虚拟数据节点上进行（图例中用V标明）。位于不同物理机器上的虚拟数据节点可以组成一个虚拟数据节点组（如图例中dnode0中的V0,dnode1中的V1,dnode6中的V2组成了一个组），虚拟节点组里的虚拟节点的数据以异步的方式进行同步，并实现数据的最终一致性，以保证一份数据在多台物理机器上有拷贝，而且即使一台物理机器宕机，总有位于其他物理机器上的虚拟节点能处理数据请求，从而保证系统运行的高可靠性。

虚拟管理节点：负责所有节点运行状态的采集、节点的负载均衡，以及所有MetaData的管理，包括用户、数据库、表的管理（图例中用M标明）。当应用需要插入或查询一张表时，如果不知道这张表位于哪个数据节点，应用会连接管理节点来获取该信息。MetaData的管理也需要有高可靠的保证，系统采用Master-Slave的机制，容许多到5个虚拟管理节点组成一个虚拟管理节点集群（如图例中的M0,M1,M2)。这个虚拟管理节点集群的创建是完全自动的，无需任何人工干预，应用也无需知道虚拟管理节点具体在哪台物理机器上运行。

集群对外服务IP：整个系统可以由多台甚至数万台服务器组成，但对于应用而言，只需要提供整个集群中任何一台或两台服务器的IP地址即可。集群将根据应用的请求，自动的将请求转发到相应的一个甚至多个节点进行处理，包括聚合、计算操作等。这些复杂的分发和路由对应用是完全透明的。

4存储结构

为提高压缩和查询效率，思极有容时序数据库采用列式存储。与众多时序数据库不同的是，思极有容时序数据库基于时序数据的特点，将每一个采集点的数据作为数据库中的一张独立的表来存储。这样对于一个采集点的数据而言，无论在内存还是硬盘上，数据点在介质上是连续存放的，这样大幅减少随机读取操作，减少IO操作次数，数量级的提升读取和查询效率。而且由于不同数据采集设备产生数据的过程完全独立，每个设备只产生属于自己的数据，一张表也就只有一个写入者。这样每个表就可以采用无锁方式来写，写入速度就能大幅提升。同时，对于一个数据采集点而言，其产生的数据是时序的，因此写的操作可用追加的方式实现，进一步大幅提高数据写入速度。

数据具体写如流程如图所示：

写入数据时，先将数据点写进Commit日志，然后转发给同一虚拟节点组里的其他节点，再按列写入分配的内存块。当内存块的剩余空间达到一定临界值或设定的commit时间时,内存块的数据将写入硬盘。内存块是固定大小(如16K)的,但依据系统内存的大小，每个采集点可以分配一个到多个内存块，采取LRU策略进行管理。在一个内存块里，数据是连续存放的，但块与块是不连续的，因此思极有容时序数据库为每一个表在内存里建立有块的索引，以方便写入和查询。

数据写入硬盘是以添加日志的方式进行的，以求大幅提高落盘的速度。为避免合并操作，每个采集点（表）的数据也是按块存储，在一个块内，数据点是按列连续存放的，但块与块之间可以不是连续的。思极有容时序数据库对每张表会维护一索引，保存每个数据块在文件中的偏移量，起始时间、数据点数、压缩算法等信息。每个数据文件仅仅保存固定一段时间的数据(比如一周，可以配置)，因此一个表的数据会分布在多个数据文件中。查询时，根据给定的时间段，思极有容时序数据库将计算出查找的数据会在哪个数据文件，然后读取。这样大幅减少了硬盘操作次数。多个数据文件的设计还有利于数据同步、数据恢复、数据自动删除操作，更有利于数据按照新旧程度在不同物理介质上存储，比如最新的数据存放在SSD盘上，最老的数据存放在大容量但慢速的硬盘上。通过这样的设计，思极有容时序数据库将硬盘的随机读取几乎降为零，从而大幅提升写入和查询效率，让思极有容时序数据库在很廉价的存储设备上也有超强的性能。

为减少文件个数，一个虚拟节点内的所有表在同一时间段的数据都是存储在同一个数据文件里，而不是一张表一个数据文件。但是对于一个数据节点，每个虚拟节点都会有自己独立的数据文件。

5数据分区、水平扩展

为处理每日高达数亿条的海量数据，数据必须在多个节点存放。在思极有容时序数据库里，数据是按照每个采集点（表）来存放的。一张表（一个采集点）的数据，即使每秒产生一百个字节的数据量，一年也才3G的数据量，压缩后，往往还不到300M，因此在思极有容时序数据库里，一个表的数据是不跨节点存储的，以便于单张表的快速高效的插入、查询和计算。

为更好的数据分区，思极有容时序数据库采用了虚拟数据节点的设计。一个虚拟数据节点包含多个表，表的数量可以配置。根据其计算和存储资源，一个物理节点将被划分为多个虚拟数据节点。虚拟数据节点的设计带来几大优势：

1）更好的支持硬件异构环境，资源多的服务器可以创建更多的虚拟节点；

2）恢复一个宕机的节点，可以让众多的其他节点参与进来，大大加快速度；

3）如果撤掉一个数据节点，该节点上的虚拟节点将被相当均匀的迁移到其他节点上去；

4）新增一个数据节点，负载过热的节点的上的部分虚拟节点将被整体迁移过来。这一切让负载更加均衡，让数据同步变得更加高效。

与传统的数据库相似，用户可以创建多个数据库，每个库里面，可以创建多个表。一个库可以横跨多个虚拟数据节点，但一个虚拟数据节点仅仅属于一个数据库。当用户添加一个表时，管理节点将查看已经分配的虚拟节点里是否还有空位，如果有，就将该表分配到这虚拟节点。如果这个库的所有虚拟节点都没有空位，管理节点将根据负载均衡的策略(随机、轮询等)来分配一个新的虚拟节点给该库，然后将该表分配到新的虚拟节点里。由于一台物理主机有多个虚拟数据节点，这种策略能保证负载均匀分布。

管理节点负责整个系统的负载均衡，包括虚拟数据节点的增加、删除、迁移、合并与拆分。管理节点并不保存每个采集点采集的数据，只是管理虚拟节点，即使宕机，也不会影响现有各虚拟节点的数据插入和查询操作。各个采集点或应用从管理节点获取分配的虚拟数据节点信息后，然后直接与虚拟数据节点通讯，直接将数据插入数据库，对于查询操作也是如此。因此，系统容量以及吞吐率与虚拟数据节点的个数成正比，整个系统是水平扩展的

6高可靠系统

为保证数据节点的高可靠性，思极有容时序数据库引入了虚拟数据节点组的概念，并采用异步的方式进行数据同步。一个虚拟节点组由处于不同物理主机上的虚拟数据节点组成，虚拟数据节点个数就是数据冗余的个数(ReplicationFactor，一般大于2)。在一个虚拟节点组里，各个虚拟数据节点通过心跳包实时知道对方的状态。如果一个虚拟数据节点收到数据写入的请求，该请求会被立即转发给其他虚拟数据节点，然后在本地存储处理。当应用连接思极有容时序数据库系统时，对于要操作的任何一张表，系统会给应用提供该表所属的虚拟数据节点组里各个虚拟节点的IP地址（如果replicationfactor为3，就会有3个IP地址），如果链接其中一个失败或者操作失败，应用会尝试第二个、第三个，只有所有节点失败才会返回失败。这样保证虚拟数据节点组里任何一台机器宕机，都不会影响对外的服务。这些复杂的重新连接流程都被思极有容时序数据库Driver包装隐藏起来，应用开发者无需写程序来实现。

为保证效率，思极有容时序数据库采取异步方式实现多个副本之间的实时数据同步，采取的是最终一致性，而不是强一致。当一台主机重启时，每个虚拟数据节点都会检查自己数据的版本是否与其他虚拟节点一致，如果版本不一致，需要同步后才能进入对外服务状态。在运行过程中，由于各种原因，数据仍然可以失去同步，这种不同步会在收到转发的写入请求时被发现，一旦被发现，版本低的虚拟数据节点将马上停止对外服务，进入同步流程，同步完后，才会重新恢复对外服务。同步过程中，高版本的节点还可以正常的对外提供服务。

管理节点负责存储Meta数据，同时根据每个数据节点状态来负责负载均衡，因此也要保证其高可靠性。多个虚拟管理节点组成一个虚拟管理节点组，因为Meta数据可以被多个应用同时更新，因此思极有容时序数据库采用的是Master-Slave模式实现虚拟管理节点的数据同步。写的操作，只有Slave节点写入成功后，Master节点才会返回成功，从而保证数据的强一致性。如果Master节点宕机，系统有机制保证其中一个Slave会立即被选举为Master,从而保证系统写操作的高可靠性。

由于Meta数据量并不大，Meta数据虽然需持久化存储，但将其完全保存在内存，以保证查询操作的高效。在应用侧，为避免每次数据操作都访问管理节点，思极有容时序数据库Driver将必要的Meta数据都会缓存在本地，只有当需要的Meta数据不存在或失效的情况下，才会访问管理节点，这样大大提高系统性能。

管理节点在集群中存在，但对于应用和系统管理员而言，是完全透明的。整个系统会自动在物理节点上创建虚拟管理节点以及虚拟管理节点组。

7STable：多表聚合

各个数据采集点的时钟是很难同步的，为保证其时序，而且为保证单一采集点的数据在存储介质上的连续性，思极有容时序数据库要求每个数据采集点单独建表，这样能极大提高数据的插入速度以及查询速度，但是这将导致系统表的数量猛增，让应用对表的维护以及聚合、统计操作难度加大。为降低应用的开发难度，思极有容时序数据库引入了STable超级表的概念。

STable是表的集合，包含多张表，而且这个集合里每张表的Schema是一样的。同一类型的采集设备可创建一个STable。与表一样，包含Schema，但还包含标签信息。Schema定义了表的每列数据的属性，如温度、压力等，而标签信息是静态的，属于MetaData，如采集设备的型号、位置等。思极有容时序数据库扩展了标准SQL的table的定义，创建时，除指定Schema外，还可以带关键词tags来指定有哪些标签。如：

createtablem1(tstimestamp,pressureint,rpmint)tags(modelbinary(8),colorbinary(8))

上述SQL创建了一个STablem1,带有标签model和标签color。为某一个具体的采集点创建表时，可以指定其所属的STable以及标签的值，比如：

createtablet1usingm1tags(‘apple’,‘red’)

上述SQL以STablem1为模板，创建了一张表t1，这张表的Schema就是m1的Schema，但标签model设为apple，标签color设为red。插入数据时，仍然按照正常的方式进行插入。但查询时，除传统的表的查询外，还可以基于标签对STable进行各种聚合查询或统计。如：

selectavg(pressue)fromm1wheremodel=’apple’interval(5m)groupbycolor

上面这个SQL语句表示将标签model值为apple的所有采集点的记录的每5分钟的平均值计算出来,并按照标签color进行分组。

对于STable的查询操作，完全与正常的表一样。但一个定义的STable可以包含多张表（多个数据采集点），应用可通过指定标签的过滤条件，对一个STable下的全部或部分表进行聚合或统计操作，这样大大简化应用的开发。其具体流程如下图所示：

1)、应用将一个查询条件发往系统；

2)、Driver将查询的过滤条件发往MetaNode（管理节点)；

3)、管理节点将符合查询过滤条件的表的列表发回Driver(包含每个表对应的数据节点的IP地址)；

4)、这些返回的表可能分布在多个数据节点，Driver将计算的请求发往相应的多个数据节点；

5)、每个数据节点完成相应的聚合计算，将结果返回给Driver；

6)、Driver将多个数据节点返回的结果做最后的聚合，将其返回给应用。

8数据模型

思极有容时序数据库采用的仍然是传统的关系型数据库的模型。用户需要根据应用场景，创建一到多个库，然后在每个库里创建多张表，创建表时需要定义Schema。对于同一类型的采集点，为便于聚合统计操作，可以先定义超级表STable，然后再定义表。

不同的采集点往往具有不同的数据特征，比如有的采集点数据采集频率高，有的数据保留时长较长，有的采集数据需要3份备份，而有的数据一份备份即可，有的采集点一条记录很大，而有的采集点的记录仅仅16个字节，很小。为让各种场景下思极有容时序数据库都能最大效率的工作，思极有容时序数据库建议将不同数据特征的表创建在不同的库里。创建一个库时，除SQL标准的选项外，应用还可以指定保留时长、数据备份的份数、cache大小、是否压缩等多种参数。

思极有容时序数据库对库的数量、STable的数量以及表的数量没有做任何限制，而且其多少不会对性能产生影响，应用按照自己的场景创建即可。

9实时流式计算

在存储的原始数据上，思极有容时序数据库可以做各种计算，目前支持的主要操作包括：

·Avg：以每个采样时间范围内的value的平均值作为结果

·Dev：以每个采样时间范围内的value的标准差作为结果

·Count：以每个采样时间范围内的点的数目作为结果

·First：以每个采样时间范围内的第一个value作为结果

·Last：以每个采样时间范围内的最后一个value作为结果

·LeastSquares：对每个采样时间范围内的value进行最小二乘法的拟合

·Max：以每个采样时间范围内的value的最大值作为结果

·Min：以每个采样时间范围内的value的最小值作为结果

·Percentile：每个采样时间范围内的value的第p百分位数作为结果。

·Sum：以每个采样时间范围内的value的总和作为结果

·Diff：以每两个相邻的value的差值作为结果

·Div：以每个value除以一个除数作为结果

·Scale：以每个value乘以一个倍数作为结果

·基于多个采集点数据的四则运算表达式

思极有容时序数据库还可对一个或多个数据流进行实时聚合、统计等计算，并将计算出的衍生数据当做新的数据保存进思极有容时序数据库，以便后续的操作。实时计算与聚合查询很类似，只是后台定时进行，并自动滑动计算窗口的起始点。工作方式与其他流式计算引擎的SlidingWindow相似。

实时计算可以通过一个简单的创建表的操作来实现。如：

createtabled1asselectavg(pressure)fromt1interval(60s)sliding(10s)

上述SQL表示将表t1里字段pressure每10秒钟(每次滑动的时间间隔）将过去的60秒钟（聚合计算的时间间隔）的数据平均值计算出来并写入表d1。计算出的衍生数据可以与其他原始数据或计算出的衍生数据进行再次计算。

10便捷的安装、部署、维护

思极有容时序数据库是在Linux上开发的，任何Linux系统都可以运行，而且不依赖任何第三方软件，也不是在某个开源项目上包装出来的产品。获得安装包并解压后，只需执行安装脚本就一切搞定，极其简单。

安装后，会在安装的机器上自动创建虚拟数据节点和管理节点，开发者就可以使用了，能满足一般性的需求。但如果数据量大，就需要将软件安装到多台主机。这时也只需要在每台机器配置好MasterIP,系统管理员打开思极有容时序数据库Shell,将新添加的主机添加进系统即可。如果要撤销一个物理节点，登录思极有容时序数据库Shell,将其删除即可，极其简单。传统数据库所需要的数据分区、数据迁移等等都一概不存在。

因为数据是自动同步到多个节点的，系统管理员不用担心数据的丢失，也不用制定备份和数据恢复策略，一切全自动进行。

如果软件需要升级，只要在思极有容时序数据库Shell里将新版本上传即可。管理节点将挨个把每个节点的软件进行升级，而且整个系统的服务将不停止，服务不受任何影响。如果要更换设备，只需将其拔除，安装上软件后，将新设备重新插入即可。换言之，思极有容时序数据库完全支持在线升级以及硬件的热插拔，从而保证服务的7*24的不间断运行。

开发人员需要做的是定义表的结构，根据具体场景，配置好各种参数，让系统性能达到最优。系统管理员只需要关注与硬件相关的报警信息，对于经常出问题的服务器或硬盘，进行更换而已。使用思极有容时序数据库,整个系统的运维工作变得极为简单，将大大降低运营成本。

11更多亮点

订阅模式：与标准的数据库不同，思极有容时序数据库还提供一种订阅模式。应用程序可以订阅数据库某张表的内容，一旦该表有新的记录，应用将立即得到通知。同一个表可以被多个应用订阅。与流行的消息中间件Kafka一样，订阅采取的是pull而不是push模式。Kafka的publish操作由数据库插入操作代替。由于思极有容时序数据库具有极高的插入速度,通过采用订阅模式，思极有容时序数据库本身也可以作为一个消息队列中间件来使用。

异步插入：为避免网络延迟带来的性能下降，更好的提高数据插入速度，思极有容时序数据库还提供一组API让应用异步插入数据。当应用调用插入API时，将立即得到反馈，等记录成功插入后，思极有容时序数据库将调用应用提供的回调函数通知应用。采用异步插入，性能将大幅提高。

Nagle算法：时序数据应用场景里，每条记录一般都很小，很多不到20字节，因此整个系统处理的是大量的小数据包。为了更进一步提高性能，减少网络IO次数，思极有容时序数据库采用了类似TCP协议的Naggle算法，客户端将缓存插入请求，只有记录的大小超过一定的大小或者缓存时间超过100毫秒，被缓存的插入请求才会被发往系统。对于时间要求很高的应用，该功能可以关闭。

12参数指标

·支持数据类型：tinyint,smallint,int,bigint,float,double,binary

·单记录最大长度：4096字节

·最大记录条数：仅受存储空间限制

·最大表的个数：仅受节点个数限制

·最大数据备份数：5份

·单节点插入速度：3万条/秒(单核，16字节每记录，每次一条，无同步备份)

·单节点查询速度：2000万条/秒(单核，16字节每记录，全内存)

·更多指标将陆续提供

13应用场景

思极有容时序数据库作为一个基础性的软件，应用范围及其广泛，原则上，所有使用机器、设备、传感器采集数据的地方都可以用上。一些典型场景罗列如下：

·公共安全：上网记录、通话记录、个体追踪、区间筛选

·电力行业：智能电表、电网、发电设备的集中监测

·通讯行业：话费详单、用户行为、基站/通讯设备监测

·金融行业：交易记录、存取记录、ATM、POS机监测

·出行工具：火车/汽车/出租/飞机/自行车的实时监测

·交通行业：实时路况，路口流量监测，卡口数据

·石油石化：油井、运输管线、运输车队的实时监测

·互联网：服务器/应用监测、用户访问日志、广告点击日志

·物流行业：车辆、集装箱的追踪监测

·环境监测：天气、空气、水文、地质环境等监测

·物联网：电梯、锅炉、机械、水表、气表等各种联网设备

·军工行业：各种军事装备的数据采集、存储

·制造业：生产过程管控，流程数据、供应链数据采集与分析

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4. 分布式时序数据库哪家好

Transwarp TimeLyre
Transwarp TimeLyre 是星环科技研发的企业级分布式时序数据库，可以支撑时序数据的各类业务场景， 支持高吞吐实时写入、时序精确查询、多维检索等。 Timelyre 支持分布式水平扩展，同时具有极高的压缩率可以支持海量时序数据的存储，可以有效支撑物 联网、能源制造、金融量化交易领域等多种时序数据业务场景߅.

5. 时序数据库是什么解决什么问题的主要应用那些行业

时序数据库是一种按照时间存储的数据库。
解决是海量数据的高效插入查询。
应用在互联网的大规模数据统计分析上面，物联网的信息收集方面。

时间点对于时序数据库非常重要，而高吞吐量决定了它存在的价值。

6. 再不懂时序就OUT啦！阿里云数据库InfluxDB正式商业化

阿里云数据库 InfluxDB® 版已于近日正式启动商业化 。 云数据库 InfluxDB® 是基于当前最流行的开源数据库 InfluxDB 提供的在线数据库服务，相比较开源具有免运维，稳定可靠，可弹性伸缩的优势，广泛应用于互联网基础资源监控，容器监控，业务运营监控分析，物联网设备远程实时监控，工业安全生产监控，生产质量评估和故障回溯。提供时序数据自动化采集，压缩存储，类SQL查询，多维聚合计算和数据可视化分析能力。点击关注，InfluxDB 商业化活动

时序数据和企业业务密切相关，不可或缺。任何一家企业都需要一套高效的运维系统保证实时发现应用和业务问题，通过监控，故障告警的手段，进行故障定位，保证在线业务的稳定，减少不可用时常。业务运营人员依赖运营系统，保证有充足的数据进行业务分析判断，便于更准确的做出业务决策。物联网企业和工业企业都需要能够实时掌握设备的运行状态，对生产过程进行监控，实时判故障预警，故障定位，故障回溯以及业务。以上业务场景都需要时序数据作为“数据证据”来表示指标“变化”过程，进而达到告警，诊断，修复和预测的业务目的。

时序数据很简单，构成具有三个要素，主体，时间戳，和指标数据。比如： xxx公司（主体）2019年8月26日上午10时，11时， 12时（时间戳）的股价分别是：160 USD，165 USD，180 USD（指标值）。概括来说，区别于关系数据库关心的是“最终结果”。时序数据表示的是资产或者过程是如何随着时间变化的，体现的是“变化”的过程价值。

时序数据主要应用在：运维监控，运营分析，设备监控，BI分析，工业安全生产监控场景。这些场景上，产生的核心数据是时序数据，业务特征表现在 写多读少 ，无事务性要求，数据分析强关联时间维度，且实时性要求高。

时序数据库针对时序数据业务特征进行针对性的数据存储结构设计，以及存储方式的优化，在监控等时序业务场景下数据的写入，读取，分析能力相比较传统的关系型数据库如 MySQL ，具有百倍的性能提升。

从数据存储架构上看，关系数据库通常按照行来记录一条时间记录数据，且顺序记录之间无主体关联性，单个主体的记录数据随机分散在多行，如果是分布式数据库甚至分布在多个分分库上，记录之间也没有时间顺序组织数据，连续时间戳的数据，分散在不连续的存储上，这样就造成按照主体和时间维度的数据写入和存储的效率大大降低。

而时序数据库按照主体为维度进行数据存储和索引，完全按照业务使用场景组织数据，相同主体指标数据组织在一起，并且按照时间为度进行分片存储，只需要获取主体信息和时间分片信息就可以顺序进行写入和读取操作。单次IO请求磁盘寻道的时间和获取数据量比关系数据库寻道的效率和获取数据量都要高，查询的时间区间越大，查询主体越多，数据越多，效率差异越大，整体性能比关系数据库要高出十倍甚至百倍。

云InfluxDB® 相比较开源InfluxDB 优势明显。 云InfluxDB 提供云服务的方式，有行业顶级的专家支持服务，具有 免安装，免运维，稳定性高，数据高可靠的优势。使用云存储的方案，数据多副本存储，数据可靠性达到99.9999% 。

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集成数据采集，搭建监控更简单

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7. 2019数据架构选型必读：1月数据库产品技术解析

本期目录

DB-Engines数据库排行榜

新闻快讯

一、RDBMS家族

二、NoSQL家族

三、NewSQL家族

四、时间序列

五、大数据生态圈

六、国产数据库概览

七、云数据库

八、推出dbaplus Newsletter的想法

九、感谢名单

为方便阅读、重点呈现，本期Newsletter（2019年1月）将对各个板块的内容进行精简。需要阅读全文的同学可点击文末 【阅读原文】 或登录https://pan..com/s/13BgipbaHeMfvm0YPtiYviA

进行下载。

DB-Engines数据库排行榜

以下取自2019年1月的数据，具体信息可以参考http://db-engines.com/en/ranking/，数据仅供参考。

DB-Engines排名的数据依据5个不同的因素：

新闻快讯

1、2018年9月24日，微软公布了SQL Server2019预览版，SQL Server 2019将结合Spark创建统一数据平台。

2、2018年10月5日，ElasticSearch在美国纽约证券交易所上市。

3、亚马逊放弃甲骨文数据库软件，导致最大仓库之一在黄金时段宕机。受此消息影响，亚马逊盘前股价小幅跳水，跌超2%。

4、2018年10月31日，Percona发布了Percona Server 8.0 RC版本，发布对MongoDB 4.0的支持，发布对XtraBackup测试第二个版本。

5、2018年10月31日，Gartner陆续发布了2018年的数据库系列报告，包括《数据库魔力象限》、《数据库核心能力》以及《数据库推荐报告》。

今年的总上榜数据库产品达到了5家，分别来自：阿里云，华为，巨杉数据库，腾讯云，星环 科技 。其中阿里云和巨杉数据库已经连续两年入选。

6、2018年11月初，Neo4j宣布完成E轮8000万美元融资。11月15日，Neo4j宣布企业版彻底闭源：

7、2019年1月8日，阿里巴巴以1.033亿美元（9000万欧元）的价格收购了Apache Flink商业公司DataArtisans。

8、2019年1月11日早间消息，亚马逊宣布推出云数据库软件，亚马逊和MongoDB将会直接竞争。

RDBMS家族

Oracle 发布18.3版本

2018年7月，Oracle Database 18.3通用版开始提供下载。我们可以将Oracle Database 18c视为采用之前发布模式的Oracle Database 12c第2版的第一个补丁集。未来，客户将不再需要等待多年才能用上最新版Oracle数据库，而是每年都可以期待新数据库特性和增强。Database 19c将于2019年Q1率先在Oracle cloud上发布云版本。

Oracle Database 18c及19c部分关键功能：

1、性能

2、多租户，大量功能增强及改进，大幅节省成本和提高敏捷性

3、高可用

4、数据仓库和大数据

MySQL发布8.0.13版本

1、账户管理

经过配置，修改密码时，必须带上原密码。在之前的版本，用户登录之后，就可以修改自己的密码。这种方式存在一定安全风险。比如用户登录上数据库后，中途离开一段时间，那么非法用户可能会修改密码。由参数password_require_current控制。

2、配置

Innodb表必须有主键。在用户没有指定主键时，系统会生成一个默认的主键。但是在主从复制的场景下，默认的主键，会对丛库应用速度带来致命的影响。如果设置sql_require_primary_key，那么数据库会强制用户在创建表、修改表时，加上主键。

3、字段默认值

BLOB、TEXT、GEOMETRY和JSON字段可以指定默认值了。

4、优化器

1）Skip Scan

非前缀索引也可以用了。

之前的版本，任何没有带上f1字段的查询，都没法使用索引。在新的版本中，它可以忽略前面的字段，让这个查询使用到索引。其实现原理就是把(f1 = 1 AND f2 > 40) 和(f1 = 2 AND f2 > 40)的查询结果合并。

2）函数索引

之前版本只能基于某个列或者多个列加索引，但是不允许在上面做计算，如今这个限制消除了。

5、SQL语法

GROUP BY ASC和GROUP BY DESC语法已经被废弃，要想达到类似的效果，请使用GROUP BY ORDER BY ASC和GROUP BY ORDER BY DESC。

6、功能变化

1）设置用户变量，请使用SET语句

如下类型语句将要被废弃SELECT @var, @var:=@var+1。

2）新增innodb_fsync_threshold

该变量是控制文件刷新到磁盘的速率，防止磁盘在短时间内饱和。

3）新增会话级临时表空间

在以往的版本中，当执行SQL时，产生的临时表都在全局表空间ibtmp1中，及时执行结束，临时表被释放，空间不会被回收。新版本中，会为session从临时表空间池中分配一个临时表空间，当连接断开时，临时表空间的磁盘空间被回收。

4）在线切换Group Replication的状态

5）新增了group_replication_member_expel_timeout

之前，如果某个节点被怀疑有问题，在5秒检测期结束之后，那么就直接被驱逐出这个集群。即使该节点恢复正常时，也不会再被加入集群。那么，瞬时的故障，会把某些节点驱逐出集群。

group_replication_member_expel_timeout让管理员能更好的依据自身的场景，做出最合适的配置（建议配置时间小于一个小时）。

MariaDB 10.3版本功能展示

1、MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT

1）update连表更新，limit语句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='hechunyang' limit 3;

MySQL 8.0直接报错

MariaDB 10.3更新成功

2）update连表更新，ORDER BY and LIMIT语句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='HEchunyang' order by t1.id DESC limit 3;

MySQL 8.0直接报错

MariaDB 10.3更新成功

参考：

https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-13911

2、MariaDB10.3增补AliSQL补丁——安全执行Online DDL

Online DDL从名字上看很容易误导新手，以为不论什么情况，修改表结构都不会锁表，理想很丰满，现实很骨感，注意这个坑！

有以下两种情况执行DDL操作会锁表的，Waiting for table metadata lock（元数据表锁）：

针对第二种情况，MariaDB10.3增补AliSQL补丁-DDL FAST FAIL，让其DDL操作快速失败。

例：

如果线上有某个慢SQL对该表进行操作，可以使用WAIT n（以秒为单位设置等待）或NOWAIT在语句中显式设置锁等待超时，在这种情况下，如果无法获取锁，语句将立即失败。 WAIT 0相当于NOWAIT。

参考：

https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-11388

3、MariaDB Window Functions窗口函数分组取TOP N记录

窗口函数在MariaDB10.2版本里实现，其简化了复杂SQL的撰写，提高了可读性。

参考：

https://mariadb.com/kb/en/library/window-functions-overview/

Percona Server发布8.0 GA版本

2018年12月21日，Percona发布了Percona Server 8.0 GA版本。

在支持MySQL8.0社区的基础版上，Percona Server for MySQL 8.0版本中带来了许多新功能：

1、安全性和合规性

2、性能和可扩展性

3、可观察性和可用性

Percona Server for MySQL 8.0中将要被废用功能：

Percona Server for MySQL 8.0中删除的功能：

RocksDB发布V5.17.2版本

2018年10月24日，RocksDB发布V5.17.2版本。

RocksDB是Facebook在LevelDB基础上用C++写的高效内嵌式K/V存储引擎。相比LevelDB，RocksDB提供了Column-Family，TTL，Transaction，Merge等方面的支持。目前MyRocks，TiKV等底层的存储都是基于RocksDB来构建。

PostgreSQL发布11版本

2018年10月18日，PostgreSQL 11发布。

1、PostgreSQL 11的重大增强

2、PostgreSQL 插件动态

1）分布式插件citus发布 8.1

citus是PostgreSQL的一款sharding插件，目前国内苏宁、铁总、探探有较大量使用案例。

https://github.com/citusdata/citus

2）地理信息插件postgis发布2.5.1

PostGIS是专业的时空数据库插件，在测绘、航天、气象、地震、国土资源、地图等时空专业领域应用广泛。同时在互联网行业也得到了对GIS有性能、功能深度要求的客户青睐，比如共享出行、外卖等客户。

http://postgis.net/

3）时序插件timescale发布1.1.1

timescale是PostgreSQL的一款时序数据库插件，在IoT行业中有非常好的应用。github star数目前有5000多，是一个非常火爆的插件。

https://github.com/timescale/timescaledb

4）流计算插件 pipelinedb 正式插件化

Pipelinedb是PostgreSQL的一款流计算插件，使用这个创建可以对高速写入的数据进行实时根据定义的聚合规则进行聚合（支持概率计算），实时根据定义的规则触发事件（支持事件处理函数的自定义）。可用于IoT，监控，FEED实时计算等场景。

https://github.com/pipelinedb/pipelinedb

3、PostgreSQL衍生开源产品动态

1）agensgraph发布 2.0.0版本

agensgraph是兼容PostgreSQL、opencypher的专业图数据库，适合图式关系的管理。

https://github.com/bitnine-oss/agensgraph

2）gpdb发布5.15

gpdb是兼容PostgreSQL的mpp数据库，适合OLAP场景。近两年，gpdb一直在追赶PostgreSQL的社区版本，预计很快会追上10的PostgreSQL，在TP方面的性能也会得到显着提升。

https://github.com/greenplum-db/gpdb

3）antdb发布3.2

antdb是以Postgres-XC为基础开发的一款PostgreSQL sharding数据库，亚信主导开发，开源，目前主要服务于亚信自有客户。

https://github.com/ADBSQL/AntDB

4）迁移工具MTK发布52版本

MTK是EDB提供的可以将Oracle、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Sybase数据库迁移到PostgreSQL, PPAS的产品，迁移速度可以达到100万行/s以上。

https://github.com/digoal/blog/blob/master/201812/20181226_01.md

DB2发布 11.1.4.4版本

DB2最新发布Mod Pack 4 and Fix Pack 4，包含以下几方面的改动及增强：

1、性能

2、高可用

3、管理视图

4、应用开发方面

5、联邦功能

6、pureScale

NoSQL家族

Redis发布5.0.3版本

MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch

2018年11月21日，MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch，助力开发人员提升工作效率。

MongoDB 公司日前发布了多项新产品功能，旨在更好地帮助开发人员在世界各地管理数据。通过利用存储在移动设备和后台数据库的数据之间的实时、自动的同步特性，MongoDB Mobile通用版本助力开发人员构建更快捷、反应更迅速的应用程序。此前，这只能通过在移动应用内部安装一个可供选择或限定功能的数据库来实现。

MongoDB Mobile在为客户提供随处运行的自由度方面更进了一步。用户在iOS和安卓终端设备上可拥有MongoDB所有功能，将网络边界扩展到其物联网资产范畴。应用系统还可以使用MongoDB Stitch的软件开发包访问移动客户端或后台数据，帮助开发人员通过他们希望的任意方式查询移动终端数据和物联网数据，包括本地读写、本地JSON存储、索引和聚合。通过Stitch移动同步功能(现可提供beta版)，用户可以自动对保存在本地的数据以及后台数据库的数据进行同步。

本期新秀：Cassandra发布3.11.3版本

2018年8月11日，Cassandra发布正式版3.11.3。

Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。与BigTable和其模仿者HBase不同，数据并不存储在分布式文件系统如GFS或HDFS中，而是直接存于本地。

Cassandra的系统架构与Amazon DynamoDB类似，是基于一致性哈希的完全P2P架构，每行数据通过哈希来决定应该存在哪个或哪些节点中。集群没有master的概念，所有节点都是同样的角色，彻底避免了整个系统的单点问题导致的不稳定性，集群间的状态同步通过Gossip协议来进行P2P的通信。

3.11.3版本的一些bug fix和改进：

NewSQL家族

TiDB 发布2.1.2版本

2018 年 12 月 22 日，TiDB 发布 2.1.2 版，TiDB-Ansible 相应发布 2.1.2 版本。该版本在 2.1.1 版的基础上，对系统兼容性、稳定性做出了改进。

TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型数据库产品。除了底层的 RocksDB 存储引擎之外，分布式SQL层、分布式KV存储引擎（TiKV）完全自主设计和研发。

TiDB 完全开源，兼容MySQL协议和语法，可以简单理解为一个可以无限水平扩展的MySQL，并且提供分布式事务、跨节点 JOIN、吞吐和存储容量水平扩展、故障自恢复、高可用等优异的特性；对业务没有任何侵入性，简化开发，利于维护和平滑迁移。

TiDB：

PD：

TiKV：

Tools：

1）TiDB-Lightning

2）TiDB-Binlog

EsgynDB发布R2.5版本

2018年12月22日，EsgynDB R2.5版本正式发布。

作为企业级产品，EsgynDB 2.5向前迈进了一大步，它拥有以下功能和改进：

CockroachDB发布2.1版本

2018年10月30日，CockroachDB正式发布2.1版本，其新增特性如下：

新增企业级特性：

新增SQL特性：

新增内核特性：

Admin UI增强：

时间序列

本期新秀：TimescaleDB发布1.0版本

10月底，TimescaleDB 1.0宣布正式推出，官方表示该版本已可用于生产环境，支持完整SQL和扩展。

TimescaleDB是基于PostgreSQL数据库开发的一款时序数据库，以插件化的形式打包提供，随着PostgreSQL的版本升级而升级，不会因为另立分支带来麻烦。

TimescaleDB架构：

数据自动按时间和空间分片(chunk)

更新亮点：

https://github.com/timescale/timescaledb/releases/tag/1.0.0

大数据生态圈

Hadoop发布2.9.2版本

2018年11月中旬，Hadoop在2.9分支上发布了新的2.9.2版本，该版本进行了204个大大小小的变更，主要变更如下：

Greenplum 发布5.15版本

Greenplum最新的5.15版本中发布了流式数据加载工具。

该版本中的Greenplum Streem Server组件已经集成了Kafka流式加载功能，并通过了Confluent官方的集成认证，其支持的主要功能如下：

国产数据库概览

K-DB发布数据库一体机版

2018年11月7日，K-DB发布了数据库一体机版。该版本更新情况如下：

OceanBase迁移服务发布1.0版本

1月4日，OceanBase 正式发布OMS迁移服务1.0版本。

以下内容包含 OceanBase 迁移服务的重要特性和功能：

SequoiaDB发布3.0.1新版本

1、架构

1）完整计算存储分离架构，兼容MySQL协议、语法

计算存储分离体系以松耦合的方式将计算与存储层分别部署，通过标准接口或插件对各个模块和组件进行无缝替换，在计算层与存储层均可实现自由的弹性伸缩。

SequoiaDB巨杉数据库“计算-存储分离”架构详细示意

用户可以根据自身业务特征选择面向交易的SQL解析器（例如MySQL或PGSQL）或面向统计分析的执行引擎（例如SparkSQL）。众所周知，使用不同的SQL优化与执行方式，数据库的访问性能可能会存在上千上万倍的差距。计算存储分离的核心思想便是在数据存储层面进行一体化存储，在计算层面则利用每种执行引擎的特点针对不同业务场景进行选择和优化，用户可以在存储层进行逻辑与物理的隔离，将面向高频交易的前端业务与面向高吞吐量的统计分析使用不同的硬件进行存储，确保在多类型数据访问时互不干扰，以真正达到生产环境可用的多租户与HTAP能力。

2、其他更新信息

1）接口变更：

2）主要特性：

云数据库

本期新秀：腾讯发布数据库CynosDB，开启公测

1、News

1）腾讯云数据库MySQL2018年重大更新：

2）腾讯云数据库MongoDB2018年重大更新：

3）腾讯云数据库Redis/CKV+2018年重大更新：

4）腾讯云数据库CTSDB2018年重大更新：

2、Redis 4.0集群版商业化上线

2018年10月，腾讯云数据库Redis 4.0集群版完成邀测、公测、商业化三个迭代，在广州、上海、北京正式全量商业化上线。

产品特性：

使用场景：

官网文档：

https://cloud.tencent.com/document/proct/239/18336

3、腾讯自研数据库CynosDB发布，开启公测

2018年11月22日，腾讯云召开新一代自研数据库CynosDB发布会，业界第一款全面兼容市面上两大最主流的开源数据库MySQL和PostgreSQL的高性能企业级分布式云数据库。

本期新秀：京东云DRDS发布1.0版本

12月24日，京东云分布式关系型数据库DRDS正式发布1.0版本。

DRDS是京东云精心自研的数据库中间件产品，获得了2018年 ”可信云技术创新奖”。DRDS可实现海量数据下的自动分库分表，具有高性能，分布式，弹性升级，兼容MySQL等优点，适用于高并发、大规模数据的在线交易， 历史 数据查询，自动数据分片等业务场景，历经多次618，双十一的考验，已经在京东集团内大规模使用。

京东云DRDS产品有以下主要特性

1）自动分库分表

通过简单的定义即可自动实现分库分表，将数据实际存放在多个MySQL实例的数据库中，但呈现给应用程序的依旧是一张表，对业务透明，应用程序几乎无需改动，实现了对数据库存储和处理能力的水平扩展。

2）分布式架构

基于分布式架构的集群方案，多个对等节点同时对外提供服务，不但可有效规避服务的单点故障，而且更加容易扩展。

3）超强性能

具有极高的处理能力，双节点即可支持数万QPS，满足用户超大规模处理能力的需求。

4）兼容MySQL

兼容绝大部分MySQL语法，包括MySQL语法、数据类型、索引、常用函数、排序、关联等DDL，DML语句，使用成本低。

参考链接：

https://www.jdcloud.com/cn/procts/drds

RadonDB发布1.0.3版本

2018年12月26日，MyNewSQL领域的RadonDB云数据库发布1.0.3版本。

推出dbaplus Newsletter的想法

dbaplus Newsletter旨在向广大技术爱好者提供数据库行业的最新技术发展趋势，为社区的技术发展提供一个统一的发声平台。为此，我们策划了RDBMS、NoSQL、NewSQL、时间序列、大数据生态圈、国产数据库、云数据库等几个版块。

我们不以商业宣传为目的，不接受任何商业广告宣传，严格审查信息源的可信度和准确性，力争为大家提供一个纯净的技术学习环境，欢迎大家监督指正。

至于Newsletter发布的周期，目前计划是每三个月左右会做一次跟进， 下期计划时间是2019年4月14日~4月25日， 如果有相关的信息提供请发送至邮箱：[email protected]

感谢名单

最后要感谢那些提供宝贵信息和建议的专家朋友，排名不分先后。

往期回顾：

↓↓别忘了点这里下载 2019年1月 完整版Newsletter 哦~

8. 移动云时序数据库应用广泛么

移动云时序数据库应用是很广泛的。

移动云时序数据库是一款免搭建、免运维、弹性伸缩、专精于处理海量时序监控数据的在线数据库服务。

它兼容原生InfluxDB协议，提供类SQL的查询引擎，在海量时序数据写入、查询、数据压缩等方面优势显着，可广泛应用于物联网、互联网等设备／机器／传感器类监控等行业场景。

移动云时序数据库拥有快速的数据分析（支持对海量时序监控数据快速分析，帮助企业科学决策、节约成本）、弹性的高可用服务、便捷运维监控、日常可视化管理等功能。

发展历程：

2021年11月2日，在2021中国移动全球合作伙伴大会主论坛上，中国移动总经理董昕进行了题为《与您携手 共赢未来》的致辞。

董昕表示，截至目前，中国移动建设开通5G基站超过56万个，规模全球最大。千兆光纤覆盖超过1亿户，数据中心机架超过108万架，智慧中台汇聚共性能力超过230项。

发展5G套餐客户3.6亿户、终端客户2.5亿户。落地5G行业应用“商品房”超过5000个，推出移动云产品220款。咪咕系列产品用户超过8.7亿户。

9. 北京涛思数据科技有限公司怎么样

这公司在望京，应该还是个创业公司。
在很多大数据的会上都见过他们创始人陶建辉，激情澎湃的介绍公司产品TDengine。
是专注物联网的时序数据库，性能比现有市面上的产品要好10倍以上，听着要打开中国市场还要开拓美国市场。
不管咋说，现在中美贸易战这样子，希望这种基础软件真的也有国内企业站出来，发展起来吧。