时序数据库的起源与基础概念简介

一、基本概念辨析

• ‌数据库（Database）‌：本质上为静态信息的集合，也可称为数据集。例如《学位论文数据库》、《中国经济金融数据库》等，主要用于存储和搜索特定领域的材料。

• ‌数据库管理系统（Database Management System，DBMS）‌：专门用于管理数据库的系统，内部维护数据集合，支持数据的写入和按条件查询。DBMS并非直接为终端用户设计，而是供软件开发者通过特定编程语言进行交互，通常所说的数据库内核研发即指DBMS的研发。

• ‌数据库系统（Database System）‌：包括数据库、数据库管理系统以及应用系统，是真正面向终端用户使用的系统。由于大部分应用都会用到数据库，因此大部分系统均可称为数据库系统。

二、数据库的种类及时序数据库的兴起

数据库主要分为关系数据库、键值数据库、文档数据库、图数据库及时序数据库等类别。其中，时序数据库在近年来在各种数据库中热度排名第一，尤其在物联网领域应用广泛。

时序数据，即时间序列数据，随处可见，如趋势图、人的心电图、计算机的运行状态监控等。物联网设备通过各类传感器以一定频率产生时序数据，这些数据对设备的状态和环境信息进行记录，类似于设备的心电图。物联网中的时序数据量大，主要体现在时间序列条数多和采样频率高两个方面。

三、时序数据的意义与需求

时序数据蕴含着丰富的工业语义，通过分析预测和监控告警，可以提前发现设备故障、评估出货质量、监控碳排放等。然而，现有的技术如实时数据库和关系数据库在处理时序数据时存在诸多不足，如数据重复处理、模型限制、读写速度低及压缩比低等。

四、时序数据库的发展与应用

为满足工业物联网对时序数据管理的需求，2010年之后出现了基于NoSQL数据库的时序数据库，如OpenTSDB、KairosDB等。但这些数据库并非原生为时序数据管理而设计，因此存在性能瓶颈。随后，出现了原生时序数据库如InfluxDB，但在工业物联网场景下，其读写性能和内存管理仍存在问题。

为此，Apache IoTDB应运而生，作为一款专门面向物联网场景设计的时序数据库，具有以下特点：

• 端边云协同架构，实现数据一次处理，端云共用；
• 灵活的物联网树形模型，支持随时新增设备和传感器；
• 基于LSM的存储引擎，支持高速读写；
• 采用列式存储，高效的编码压缩节省磁盘空间。

Apache IoTDB的官网为IoTDB Website，欢迎加入Apache IoTDB社区，共同探索时序数据库的未来。