云栖深度干货 | 打造“云边一体化”,时序时空数据库TSDB技术原理深度解密
本文选自云栖大会下一代云数据库分析专场讲师自修的演讲——《TSDB云边一体化时序时空数据库技术揭秘》 自修 —— 阿里云智能数据库产品事业部高级专家


- 这种架构方式被很多数据库系统采用并证明是有效;
- 接口定义清晰,不同的执行计算算子可以独立优化,而不影响其他算子;
- 易于扩展:通过增加新的计算算子,很容易实现扩展功能。比如目前查询协议里只定义了tag上的查询条件。如果要支持指标值上的查询条件(cpu.usage <= 70% and cpu.usage <=90%),可以通过增加一个新的FieldFilterOp来实现
- 从查询优化器到生成执行计划,把查询语句重写成子查询后构建Operator Tree, 执行器驱动Operators完成聚合逻辑,执行Fragment顺序:Filtering -> Grouping -> Downsampling -> Interpolation -> Aggregation -> Rate Conversion -> Functions
- 区分不同查询场景,采用不同聚合算子分别优化,支持结果集的流式读取和物化, Operator的结果在包含None,dsOp等情况下采用流式聚合,而一些时间线之间的聚合仍然是物化运算。

1.水平可扩展集群方案 2.全局内存管理 3.全面兼容TICK生态
- 使用raft实现influxDB数据节点的高可用,同时提供多个高可用方案,让用户可以在可用性和成本中选择最适合自己的方案。
- 阿里云influxDB®支持根据数据量大小,动态增加influxDB数据节点的高可用组。

- 阿里云influxDB®通过对influxDB代码的优化,实现了全局内存管理,可以通过动态调整内存使用
- 全局内存管理支持阿里云influxDB创建任意多个database
- 全局内存管理实现了数据写入以及数据查询的内存管理,可以非常显著的防止由于OOM引发的稳定性问题,提高整个系统的可用性
- 阿里云influxDB全面兼容TICK生态,支持对接telegraf,chronograf以及kapacitor
- 除此之外,阿里云influxDB支持对接grafana,用户能够使用更加丰富的图形化工具展示influxDB中的数据
- 阿里云influxDB提供“一键式”的数据采集工具,用户可以非常方便的安装、启动数据采集工具,并且在阿里云管理平台上管理数据采集工具


- 无缝对接InfluxDB
- 无需代码修改、仅需修改配置
- InfluxDB通过Remote Storage长期存储Prometheus数据
- InfluxDB远程存储可以实现“多写一读”的查询模式,多个prometheus对接同一个influxDB,允许联合查询多个Prometheus,实现数据“全局化”查询
- InfluxDB高可用为Prometheus提供高可用存储功能
- InfluxDB使用的云盘实现Prometheus数据高可靠,有效防止数据丢失
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