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> 一场由5G和物联网驱动的数据海啸，正让传统数据库措手不及

在智慧城市的中心控制室，巨大的屏幕上跳动着数以亿计的实时数据点：从数万辆环卫车辆的轨迹，到遍布全城的土壤湿度传感器读数，再到垃圾分类站的实时吞吐量——这些时序数据正以每秒**数百万条**的速度涌入系统。背后的核心技术，正是我们今天的主角：**时序数据库**。

 

### 一、为什么传统数据库在时序数据面前溃不成军？

 

想象一下，一座拥有2万台风力发电机的大型风电场，每台设备配备500个传感器，以50Hz频率采集数据。**每秒产生5亿个数据点**，每天新增超过4.3万亿条记录。面对如此规模的数据洪流，传统数据库暴露出致命短板：

1.  **写入瓶颈**：MySQL的B+树索引在随机写入时产生大量磁盘I/O，无法应对每秒千万级数据点的写入需求
2.  **存储膨胀**：缺乏专用压缩机制，导致存储成本飙升。某车企使用HBase存储车辆数据，仅原始存储就需要数十台服务器
3.  **查询迟缓**：对时间窗口聚合等操作缺乏优化，在亿级数据中查询特定时间范围需分钟级响应

```sql
-- 在MySQL中查询某设备过去1小时温度平均值（性能灾难示例）
SELECT AVG(temperature) FROM sensor_data 
WHERE device_id = 'X' AND time