随着制造业数字化的发展以及物联网应用的普及,越来越非互联网、业务系统的数据被采集、记录和存储。

很多系统开发者熟悉的是 Oracle、MySQL等关系型数据库,以及像 Redis 这样的键值数据库,于是在物联网应用、制造业数字化应用中也延续了相似的数据库选型。

这样做的好处很直接,产品熟悉,技术难度可控,开发工期可控。但随着系统运行时间的推移,该方案面临的性能挑战越来越大,而且在业务开发中会面临很多相似的查询、统计需求需要实现。

为什么呢?我们再审视一下物联网数据、制造业数据的特点。
首先,数据结构相对简单,主要包含三列,时间、标签、值;
第二,数据生成大多具有稳定的节奏,不存在或者与一般互联网应用那样的波峰波谷;
第三,数据很少更新,更多的是一次写,多次查询;
第四,数据量极其巨大,同时对于存储成本又很敏感;
第五,数据分析统计中很重要的维度之一是时间;
……

以上这些特点和我们熟悉的交易类数据有很明显不同。虽然用关系型数据库可以存储和管理,但没有很好的利用对于数据的理解。

如果能选择针对这类数据特点的专用数据库,则会让很多技术难点得到化解,而且会提高系统的稳定性。在数据库行业中,这类产品叫时序数据库。

时间序列数据库是广泛应用于物联网(IoT)设备监控系统 ,企业能源管理系统(EMS),生产安全监控系统,电力检测系统等行业场景的专业数据库产品,提供百万高效写入,高压缩比低成本存储、预降采样、插值、多维聚合计算,查询结果可视化功能;解决由于设备采集点数量巨大,数据采集频率高,造成的存储成本高,写入和查询分析效率低的问题。下面介绍几款时间数据库产品供大家选择。

Informix TimeSeries

Informix TimeSeries在时间序列数据库中的位置就像Oracle 在关系数据库中一样,属于经典的产品。

它给后续时间数据库产品研发提供了很好的标杆作用。其针对时间序列数据的特殊存储结构、索引设计以及专用计算函数都属于创新性的设计。

它也是多模数据的早期实践者,能与关系型数据库引擎并存,简化了应用系统设计、部署的复杂度。

推荐物联网项目中采用时序数据库
时间序列数据
推荐物联网项目中采用时序数据库
传感器数据

InfluxDB

时序数据库 InfluxDB®版是一款专门处理高写入和查询负载的时序数据库,用于存储大规模的时序数据并进行实时分析,包括来自DevOps监控、应用指标和IoT传感器上的数据。目前有以下特点:

推荐物联网项目中采用时序数据库
InfluxDB

OpenTSDB

OpenTSDB是可扩展的分布式时序数据库,底层依赖HBase。作为基于通用存储开发的时序数据库典型代表,起步比较早,在时序市场的认可度相对较高。

OpenTSDB的自我定位很清晰:The Scalable Time Series Database。

如果应用场景很看中扩展性,可以选择 OpenTSDB,否则就要考虑一下是否需要接受将 HBase 也纳入到技术栈和系统中了。

推荐物联网项目中采用时序数据库
OpenTSDB

阿里云智能TSDB

阿里云智能TSDB高度兼容OpenTSDB协议,采用自研的索引,数据模型,流式聚合等技术手段提供更强大的时序能力。它不是简单的把OpenTSDB在云上部署了一份,而是基于云计算架构重新设计了底层架构;同时由于阿里云TSDB底层技术架构同OpenTSDB的实现区别巨大,对于OpenTSDB的一些运维接口不会兼容。从运维管控,功能,成本,性能等方面对比,阿里云智能TSDB相比OpenTSDB而言,优势还是很明显的。

推荐物联网项目中采用时序数据库
TSDB

上述应用架构中,设备将原始数据通过 MQTT 协议发送到物联网平台,经由物联网平台将数据转发到消息服务系统,继而通过流计算系统对这些数据进行实时计算处理后写入到 TSDB 中存储,或者经由物联网平台直接将原始数据写入 TSDB 中存储。前端的监控系统和大数据处理系统会利用 TSDB 的数据查询和计算分析能力进行业务监控和分析结果的实时展现。

阿里云TSDB for InfluxDB

阿里云TSDB for InfluxDB则是云上的 InfluxDB 版,与InfluxDB 有很好的兼容性,可顺利的将将线下是数据库迁移至云上;同时省去了部署、运维管理的复杂度。

系列 说明 适用场景
基础版 单节点实例 个人学习、中小规模DevOps监控、应用指标和IoT传感器的时序数据采集分析、中小企业开发测试。
高可用版 采用Raft一致性协议的三节点架构,适合80%以上的用户场景 大中型企业的指标采集、业务监控(物联网、容器、工业生产等重要链路资源监控)。

作者:黄军雷
数据驱动价值 热爱成就非凡

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