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隨著制造業數字化的發展以及物聯網應用的普及，越來越非互聯網、業務系統的數據被采集、記錄和存儲。

推薦物聯網項目中采用時序數據庫

很多系統開發者熟悉的是 Oracle、MySQL等關系型數據庫，以及像 Redis 這樣的鍵值數據庫，于是在物聯網應用、制造業數字化應用中也延續了相似的數據庫選型。

這樣做得好處很直接，產品熟悉，技術難度可控，開發工期可控。但隨著系統運行時間的推移，該方案面臨的性能挑戰越來越大，而且在業務開發中會面臨很多相似的查詢、統計需求需要實現。

為什么呢?我們再審視一下物聯網數據、制造業數據的特點。

首先，數據結構相對簡單，主要包含三列，時間、標簽、值;

第二，數據生成大多具有穩定的節奏，不存在或者與一般互聯網應用那樣的波峰波谷;

第三，數據很少更新，更多的是一次寫，多次查詢;

第四，數據量極其巨大，同時對于存儲成本又很敏感;

第五，數據分析統計中很重要的維度之一是時間;

……

以上這些特點和我們熟悉的交易類數據有很明顯的不同。雖然用關系型數據庫可以存儲和管理，但沒有很好地利用對于數據的理解。

如果能選擇針對這類數據特點的專用數據庫，則會讓很多技術難點得到化解，而且會提高系統的穩定性。在數據庫行業中，這類產品叫時序數據庫。

時間序列數據庫是廣泛應用于物聯網(IoT)設備監控系統，企業能源管理系統(EMS)，生產安全監控系統，電力檢測系統等行業場景的專業數據庫產品，提供百萬高效寫入，高壓縮比低成本存儲、預降采樣、插值、多維聚合計算，查詢結果可視化功能;解決由于設備采集點數量巨大，數據采集頻率高，造成的存儲成本高，寫入和查詢分析效率低的問題。

下面介紹幾款時間數據庫產品供大家選擇。

Informix TimeSeries

Informix TimeSeries在時間序列數據庫中的位置就像Oracle 在關系數據庫中一樣，屬于經典的產品。

它給后續時間數據庫產品研發提供了很好的標桿作用。其針對時間序列數據的特殊存儲結構、索引設計以及專用計算函數都屬于創新性的設計。

它也是多模數據的早期實踐者，能與關系型數據庫引擎并存，簡化了應用系統設計、部署的復雜度。

InfluxDB

時序數據庫 InfluxDB版是一款專門處理高寫入和查詢負載的時序數據庫，用于存儲大規模的時序數據并進行實時分析，包括來自DevOps監控、應用指標和IoT傳感器上的數據。目前有以下特點：

專為時間序列數據量身打造的高性能數據存儲設備。TSM引擎提供數據高速讀寫和壓縮等功能。
簡單高效的HTTP API寫入和查詢接口。
針對時序數據，量身打造類似SQL的查詢語言，輕松查詢聚合數據。
允許對tag建索引，實現快速有效地查詢。
數據保留策略(Retention policies)能夠有效地使舊數據自動失效。

OpenTSDB

OpenTSDB是可擴展的分布式時序數據庫，底層依賴HBase。作為基于通用存儲開發的時序數據庫典型代表，起步比較早，在時序市場的認可度相對較高。

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

如果應用場景很看重擴展性，可以選擇 OpenTSDB，否則就要考慮一下是否需要接受將 HBase 也納入到技術棧和系統中了。

阿里云智能TSDB

阿里云智能TSDB高度兼容OpenTSDB協議，采用自研的索引，數據模型，流式聚合等技術手段提供更強大的時序能力。它不是簡單地把OpenTSDB在云上部署了一份，而是基于云計算架構重新設計了底層架構;同時由于阿里云TSDB底層技術架構同OpenTSDB的實現區別巨大，對于OpenTSDB的一些運維接口不會兼容。從運維管控，功能，成本，性能等方面對比，阿里云智能TSDB相比OpenTSDB而言，優勢還是很明顯的。

上述應用架構中，設備將原始數據通過 MQTT 協議發送到物聯網平臺，經由物聯網平臺將數據轉發到消息服務系統，繼而通過流計算系統對這些數據進行實時計算處理后寫入到 TSDB 中存儲，或者經由物聯網平臺直接將原始數據寫入 TSDB 中存儲。前端的監控系統和大數據處理系統會利用 TSDB 的數據查詢和計算分析能力進行業務監控和分析結果的實時展現。