系统设计

在时序领域，分为 2 大流派：一派是以 Timescale 为代表的标准 SQL，另外一派是以 influxdb 为代表的 NoSQL（SQL-Like）这 2 大类型的时序数据库都具备一些通用能力：包括多值模型，数据类型既包含 string，也包含数值。非常丰富的算子和后聚合的能力，生态方面兼容 Promtheus。

• 数据模型方面，influxdb 和 tsdb 是动态 schema，timescale 是固定 schema。

• 存储模型方面，influxdb 采用了倒排索引，自研的 TSMT 结构以及 Gorilla 压缩；timescale 底层则是基于 PG，按时间管理 chunk table。

• 计算模型方面，timescale 依赖于外部的流处理框架，而 influxdata 则集成了 Kapacitor。

• 分布式方面：influxdb 单机，集群商业化。timescale 利用 master-slave 方式保障 HA，可以 scale-up 还不具备 scale-out 的能力。

数据模型

在时序领域数据的组织方式分为 2 类：单值模型和多值模型：influxdb，timescale 都是多值模型，单值模型的代表是 OpenTSDB 和 PTSDB。单值模型是指单一指标的数据值，比如某个机器的 cpu 指标。多值模型是指同样的维度在同一时刻不同的字段值，比如(cpu, mem, disk)。针对数据源的采集场景适合多值，可以把单值是多值的一种特例。

存储模型

聚合计算模型

时序数据的读取分为 3 个部分：用索引检索出时间线；从存储引擎加载数据；执行分布式流式聚合；