大象时序TIMESCALEDB在专网领域的应用与实践
时序数据
- 定义：时序数据是表示系统、流程或行为随时间变化的数据。
- 特征：以时间为轴，仅附加数据，最近数据优先，插入而非覆盖。
- 分类：监控计算机系统、金融交易系统、物联网、事件应用程序、商业智能、环境监测。
TimescaleDB
- 特点：支持时序优化、自动分片、全SQL接口、支持垂直和水平扩展、自动调整分片大小、内存索引、复杂查询优化。
- 核心概念：超表和块，通过自动分片将数据分布在多个块中。
- 扩展形式：支持单节点和分布式部署，自动数据过期和保留策略，数据压缩，备份和还原功能。
专网业务对时序数据库的需求
- 选型标准：数据模型、查询语言、可靠性、性能、生态系统、运维管理、企业/社区支持。
- 对比：InfluxDB、Kdb+、Prometheus、Graphite、TimescaleDB。
- TimescaleDB特点：关系型数据模型、全SQL接口、自动分片、支持多种数据类型、复杂查询优化、利用PostgreSQL特性。
测试
- PG单机测试：
- 证据表：一天43.2亿条，占用59GB；一周336条，占用657GB。
- 轨迹信息：一天5760条，占用59GB；一周40320条，占用657GB。
- Timescaledb测试：
- 证据信息：一天20条，一周140条。
- 轨迹信息：一天2300条，一周16100条。
- 性能对比：TimescaleDB在处理大量数据时表现更优，如查询和插入性能。
专网通信业务对数据库的诉求
- 数据库稳定性：高可用性、数据安全性、加密。
- 成本：数据库软件成本。
- 选择PostgreSQL的原因：多副本同步复制、活跃的社区支持、丰富的安全控制机制、丰富的外部扩展支持、完善的SQL标准支持、维护和使用成本低。
总结
大象时序TIMESCALEDB在专网领域展现出强大的时序数据处理能力，通过自动分片、全SQL接口、复杂查询优化等特点，显著提升了数据处理效率。海能达通信股份有限公司已成功应用PostgreSQL数据库，并计划在未来实现平台、业务架构和数据存储的多元化融合，进一步提升数据库的稳定性和性能。
