時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)案例-甘肅時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)-美信科技公司

時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)/問(wèn)題

趨勢(shì)方面了解完之后，我們細(xì)致地看看現(xiàn)在的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些特點(diǎn)、如何分類、有哪些技術(shù)。首先，我們從存儲(chǔ)架構(gòu)角度，看看時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的分類情況。類就是是基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)分析報(bào)告，比如timescale。第二類就是基于KV的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，比如OpenTSDB。第三類就是專門面向時(shí)序數(shù)據(jù)場(chǎng)景的原生時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，比如InfluxDB，Io和Tengine等。

時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)生背景

LSM (Log Structured Merge Trees) 通過(guò)減少隨機(jī)的本地更新操作來(lái)達(dá)到更好的寫操作的吞吐量。影響寫操作吞吐量的主要原因還是磁盤的隨機(jī)操作慢，順序讀寫快，解決辦法是將文件的隨機(jī)存儲(chǔ)改為順序存儲(chǔ)，甘肅時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)橥耆琼樞虻模嵘龑懖僮餍阅埽瑫r(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)案例，比如日志文件就是順序?qū)懭搿憯?shù)據(jù)的問(wèn)題解決了，那如何快速的讀出數(shù)據(jù)呢？

順序?qū)懭氲娜罩疚募?，在讀取一些數(shù)據(jù)的時(shí)候需要全文掃描，但這一操作耗時(shí)取決于需要讀取的數(shù)據(jù)在日志文件中的位置，所以其使用場(chǎng)景有限，適用于數(shù)據(jù)被整體的訪問(wèn)的情況下，像大部分?jǐn)?shù)據(jù)的 WAL。

對(duì)于讀操作，可以記錄更多的內(nèi)容比如 key、range 來(lái)提高性能，比較常用的方法有：二分查找：將文件數(shù)據(jù)有序保存，使用二分查找來(lái)完成特定 key 的查找。哈希：用哈希將數(shù)據(jù)分為不同的 et。B+ 樹：使用 B+ 樹，減少外部文件的存取。以上的方案都是將數(shù)據(jù)按照特定的方式存儲(chǔ)，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)多少錢，對(duì)于讀操作友好，但寫操作的性能必然下降，主要原因是這種存儲(chǔ)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的是磁盤的隨機(jī)讀寫，不適用于時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù) 90% 都是寫

什么是時(shí)間序列化數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)？

事務(wù) （計(jì)算機(jī)術(shù)語(yǔ)）

事務(wù)（Transaction），一般是指要做的或所做的事情。在計(jì)算機(jī)術(shù)語(yǔ)中是指訪問(wèn)并可能更新數(shù)據(jù)庫(kù)中各種數(shù)據(jù)項(xiàng)的一個(gè)程序執(zhí)行單元(unit)。事務(wù)通常由數(shù)據(jù)庫(kù)操縱語(yǔ)言或編程語(yǔ)言（如SQL，C++或java）書寫的用戶程序的執(zhí)行所引起，并用形如begin transaction和end transaction語(yǔ)句（或函數(shù)調(diào)用）來(lái)界定。事務(wù)就是要做的事情，其實(shí)每條SQL語(yǔ)句就是一個(gè)事務(wù)。事務(wù)由事務(wù)開始(begin transaction)和事務(wù)結(jié)束(end transaction)之間執(zhí)行的全體操作組成。