近年来，时序数据的应用更为广泛，包括物联网、金融领域、监控领域、医学领域、农业生产领域等各方面，都在大量使用时序数据，通过数据来研究对象的趋势性、规律性、异常性；并且在 5G 与人工智能的浪潮下，时序数据作为大数据、机器学习、实时预测的基础数据，作用更加显著。因此，对时序数据的研究与应用应当更为深入。

  近 5 年来，时序数据库发展十分迅猛，各大互联网企业包括 Google、阿里、Amazon 都推出自己的时序数据。

图 1 DB-Engines 统计不同类别数据库关注度趋势

  图 1 为 DB-Engines 统计从2018年1月到2019 年 12 月截至 24 月各类数据库的关注度趋势，可以看到时序数据库关注度同比 2017 年 12 月上涨 77.3%，相比第二名的图形数据库上涨近两倍。图 2 为 DB-Engines 统计从2013年12月到2019 年 12 月截至 6年来业内流行的时序数据库的关注度和使用度排名。

图 2 DB-Engines 统计时序数据库关注度趋势

  从图中可以看到，从 2015 年开始，各种时序数据库如雨后春笋般涌现。

  GaussDB(for Influx)时序数据库依靠华为在数据存储领域多年的实践经验，整合华为云的计算、存储、服务保障和安全等方面的能力，在架构、性能和数据压缩等方面进行了突破性的技术创新，达到了较好的效果，对内支撑了华为云基础设施服务，对外以服务的形式开放，帮助上云企业解决相关业务问题。

  GaussDB(for Influx) 具有支持亿级时间线、极致写入性能、低存储成本、高性能多维聚合查询和极致弹性扩缩容等5大特性。以下为特性的大致介绍：

1、支持亿级时间线

  由于在时序数据库系统中，无时无刻存在大量并发查询和写入操作，因此合理控制内存的使用量就显得十分重要。而GaussDB(for Influx)便在这一问题上做了进一步优化：

  l 在内存分配与回收上，使用内存池复用技术降低内存碎片，并实现算法动态调整GC频率，加快内存回收。

  l 在单查询上，实行Quota控制，避免单查询耗尽内存。

  l 在缓存中，针对不同节点规格提供不同最优配置。

2、极致写入性能

  GaussDB(for Influx)支持每天万亿条数据写入，在工程实现上有以下优化：

  l 利用所有节点并行写入，充分发挥集群优势。

  l Shard节点采用针对场景优化的LSM-Tree布局

  l 在大规模写入场景下，GaussDB(for Influx)的写入性能线性扩展度大于80%。

3、低存储成本

  GaussDB(for Influx)对数据采用列式存储，相同类型的数据被集中存储，更有利于数据压缩。采用自研的时序数据自适应压缩算法，在压缩前对数据进行抽样分析，根据数据量、数据分布以及数据类型选择最合适的数据压缩算法。同时提供了时序数据的分级存储，支持用户自定义冷热数据，实现数据的冷热分离。热数据相对数据量小，访问频繁，被存储在性能更好、成本较高的存储介质上；冷数据相对数据量大，访问概率低，保存时间较久，被存储在成本较低的存储介质上，进而达到节约存储成本的目的。

4、高性能多维聚合查询

  在提升聚合查询整体性能方面，GaussDB(for Influx)做了如下优化：

  l 采用MPP架构：一条查询语句可以在多节点及多核并发执行。

  l 向量化查询引擎：在查询结果数据量很大时，GaussDB(for Influx)内部实现了向量化查询引擎，每次迭代批量返回数据，大大减少了额外开销。

  l 增量聚合引擎：基于滑动窗口的聚合查询，大部分从聚合结果缓存中直接命中，仅需要聚合增量数据部分即可。

  l 多维倒排索引：支持多维多条件组合查询，加快数据查询中过滤无关数据。

5、极致弹性扩缩容

  在时序数据库的运行过程中，随着业务量的增加，常常需要对数据库进行在线扩容，以满足业务的要求。

  l 传统数据库中的数据存储在本地，扩容后往往需要迁移数据。当数据量达到一定规模时，数据迁移所耗费的时间往往按天计算，给运维带来了很大的困难。

  l GaussDB(for Influx)相比于传统的数据库，最大的特点就是将计算与存储分离，能够轻松实现分钟级扩容。

  此外，在能源、制造、IOT、互联网等行业的监控统计及分析的应用场景中，时序洞察提供了针对时序数据的可视化功能。在监控领域，我们常看到能实时反映整个系统运行情况的绚丽监控大屏，这便是数据库的监控看板功能，可以高效地运用监控数据辅助定位故障、性能调优、容量规划；可以查看各产品的监控数据走势及对比；跨产品展示关键指标的实时数据、历史数据和整体走势。业务人员可以根据该信息对业务进行及时调整。

  通过对时序数据库的发展分析，时序数据库的发展空间巨大，但也存在很多问题，GaussDB(for Influx)针对其存在的问题，都进行了针对性的创新与发展，可以说GaussDB(for Influx)为时序数据库的发展提供了巨大推动力。