在學(xué)習(xí)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候，很多教材都會(huì)提供一些經(jīng)典的例子，比如如何為學(xué)生建表，管理他們學(xué)習(xí)的科目、成績(jī)、綜合表現(xiàn)等，先從邏輯上分解定義庫(kù)、表，同時(shí)通過(guò)主鍵外鍵構(gòu)建起表與表之間的關(guān)系，然后轉(zhuǎn)換成具體的 SQL 語(yǔ)句，最后通過(guò)各類(lèi)關(guān)系運(yùn)算實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增刪改查。

但是在使用時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（Time Series Database，TSDB）的時(shí)候，我們首先要面對(duì)的一個(gè)問(wèn)題就是如何建立數(shù)據(jù)模型（Data Model），也就是如何將業(yè)務(wù)邏輯中的實(shí)體數(shù)據(jù)具體映射到所選的時(shí)序庫(kù)。

而且出于對(duì)讀寫(xiě)性能、壓縮效率等目標(biāo)的權(quán)衡，不同的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品有可能會(huì)選擇不同的模型，這時(shí)候就要仔細(xì)分析了。本文將以 InfluxDB 和 TDengine 為例，對(duì)比學(xué)習(xí)一下它們的數(shù)據(jù)模型。

概述

InfluxDB 針對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的測(cè)量值選擇了 bucket、measurement 這兩個(gè)核心概念，沒(méi)有關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)里的 database、table 等概念；而 TDengine 選擇了兼容 SQL、降低門(mén)檻的路線，也就繼承了 database、table 等概念，同時(shí)創(chuàng)新性地提出了“一個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)一張表”的數(shù)據(jù)模型。

InfluxDB 的數(shù)據(jù)模型

我們先來(lái)看看 InfluxDB 中的核心概念。根據(jù)其官方文檔：

InfluxDB 數(shù)據(jù)模型將時(shí)序數(shù)據(jù)組織為 bucket 和 measurement。一個(gè) bucket 可以包含多個(gè) measurement。measurement 可以包含多個(gè)標(biāo)簽和字段。

可以將 bucket 理解為存儲(chǔ)時(shí)序數(shù)據(jù)的位置，我們可以為其指定時(shí)序數(shù)據(jù)的保存策略。measurement 則用于時(shí)序數(shù)據(jù)的邏輯分組。從邏輯意義上對(duì)比，我們可以把 bucket 看作關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的 database，把 measurement 看作 table。

measurement 又包括幾個(gè)部分：

• 標(biāo)簽（tag）：其值不經(jīng)常改變的鍵值對(duì)。用來(lái)保存一些相對(duì)靜態(tài)的信息，比如采集設(shè)備的主機(jī)、位置、站點(diǎn)等。
• 字段（field）：其值隨著時(shí)間經(jīng)常改變的鍵值對(duì)，比如溫度、壓強(qiáng)、股價(jià)等。
• 時(shí)間戳（timestamp）：與當(dāng)前數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的時(shí)間戳。

在此基礎(chǔ)上，InfluxDB 又有兩個(gè)新的概念，point（數(shù)據(jù)點(diǎn)）和時(shí)間線（series），當(dāng)然這在很多時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)中都是類(lèi)似的。

整體來(lái)看，InfluxDB 的數(shù)據(jù)模型比較直觀，而且不需要提前定義好模式，容易上手，后期如果有需要，動(dòng)態(tài)增加新的字段也比較容易。當(dāng)然，考慮后續(xù)的查詢性能，在數(shù)據(jù)量非常大的情況下，也需要仔細(xì)設(shè)計(jì) measurement 中的 tag 和 field，在此就不做贅述。新用戶可以直接使用 InfluxDB 的圖形界面或命令行客戶端來(lái)創(chuàng)建 bucket，然后就可以利用行協(xié)議寫(xiě)入數(shù)據(jù)了。就像這樣：

influx write \
  --bucket get-started \
  --precision s "
home,room=Living\ Room temp=21.1,hum=35.9,co=0i 1641024000
home,room=Kitchen temp=21.0,hum=35.9,co=0i 1641024000
home,room=Living\ Room temp=21.4,hum=35.9,co=0i 1641027600
home,room=Kitchen temp=23.0,hum=36.2,co=0i 1641027600
home,room=Living\ Room temp=21.8,hum=36.0,co=0i 1641031200
home,room=Kitchen temp=22.7,hum=36.1,co=0i 1641031200
home,room=Living\ Room temp=22.2,hum=36.0,co=0i 1641034800
"

在查詢方面，InfluxDB 提供了類(lèi) SQL 的 InfluxQL 語(yǔ)言，后來(lái)又推出了函數(shù)式的腳本語(yǔ)言 Flux。需要一定的學(xué)習(xí)成本。

TDengine 的數(shù)據(jù)模型

TDengine 充分利用了時(shí)序數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出了“一個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)一張表”與“超級(jí)表”的概念，設(shè)計(jì)了創(chuàng)新的存儲(chǔ)引擎，讓數(shù)據(jù)的寫(xiě)入、查詢和存儲(chǔ)效率都得到極大的提升。

首先，TDengine 為了讓有數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)驗(yàn)的從業(yè)者快速上手，直接選擇了以 SQL 為接口語(yǔ)言的設(shè)計(jì)策略。所謂“一個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)一張表”，就是在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型時(shí)，要對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)單獨(dú)建一張表，用來(lái)存儲(chǔ)這個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)所采集的時(shí)序數(shù)據(jù)。這種設(shè)計(jì)有幾大優(yōu)點(diǎn)：

1. 由于不同數(shù)據(jù)采集點(diǎn)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的過(guò)程完全獨(dú)立，每個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的數(shù)據(jù)源是唯一的，一張表也就只有一個(gè)寫(xiě)入者，這樣就可采用無(wú)鎖方式來(lái)寫(xiě)，寫(xiě)入速度就能大幅提升。
2. 對(duì)于一個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)而言，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是按照時(shí)間排序的，因此寫(xiě)的操作可用追加的方式實(shí)現(xiàn)，進(jìn)一步大幅提高數(shù)據(jù)寫(xiě)入速度。
3. 一個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的數(shù)據(jù)是以塊為單位連續(xù)存儲(chǔ)的。如果讀取一個(gè)時(shí)間段的數(shù)據(jù)，它能大幅減少隨機(jī)讀取操作，成數(shù)量級(jí)的提升讀取和查詢速度。
4. 一個(gè)數(shù)據(jù)塊內(nèi)部，采用列式存儲(chǔ)，對(duì)于不同數(shù)據(jù)類(lèi)型，采用不同壓縮算法，而且由于一個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的采集量的變化是緩慢的，壓縮率更高。

由于一個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)一張表，導(dǎo)致表的數(shù)量巨增，難以管理，而且應(yīng)用經(jīng)常需要做采集點(diǎn)之間的聚合操作，聚合的操作也變得復(fù)雜起來(lái)。為解決這個(gè)問(wèn)題，TDengine 引入了超級(jí)表（Super Table，簡(jiǎn)稱(chēng)為 STable）的概念。在 TDengine 的設(shè)計(jì)里，表用來(lái)代表一個(gè)具體的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，超級(jí)表用來(lái)代表一組相同類(lèi)型的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)集合。

所以在使用 TDengine 時(shí)，我們要先創(chuàng)建庫(kù)（database），再創(chuàng)建超級(jí)表，然后為具體的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)創(chuàng)建子表。從創(chuàng)建到管理數(shù)據(jù)，都可用自己熟悉的 SQL 語(yǔ)法。TDengine 3.0 新增的流式計(jì)算語(yǔ)法，也是直接擴(kuò)充了 SQL，很容易上手。

當(dāng)然，硬幣總有兩面。TDengine 為了性能選擇了這樣的設(shè)計(jì)，但是像 InfluxDB 的無(wú)模式操作，實(shí)現(xiàn)起來(lái)就要復(fù)雜一些。不過(guò) TDengine 也通過(guò)內(nèi)部功能提供了無(wú)模式寫(xiě)入功能。

本文簡(jiǎn)單對(duì)比了 InfluxDB 和 TDengine 的數(shù)據(jù)模型?？偨Y(jié)而言，如果沒(méi)有數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)背景，InfluxDB 上手比較直觀；如果有 SQL 經(jīng)驗(yàn)，甚至在業(yè)務(wù)中已經(jīng)用 MySQL 等關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)處理過(guò)時(shí)序數(shù)據(jù)，則 TDengine 更為友好。

更多時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)點(diǎn)

• 什么是時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（TSDB）？我們?yōu)槭裁葱枰獣r(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)？
• 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
• 如何選擇一款最佳的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)
• TDengine 3.0 是如何解決時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)中的高基數(shù)問(wèn)題的？