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            有了Kafka+流處理框架,為什么還需要時(shí)序數(shù)據(jù)庫?

            來源:千鋒教育
            發(fā)布人:xqq
            時(shí)間: 2023-10-13 02:57:26 1697137046

            一、有了Kafka+流處理框架,為什么還需要時(shí)序數(shù)據(jù)庫

            在物聯(lián)網(wǎng)實(shí)際部署中,消息中間件(kafka,emq等)和時(shí)序數(shù)據(jù)庫通常是上下游的關(guān)系。

            消息中間件有非常高的并發(fā)能力,能夠同時(shí)接受百萬級(jí)的網(wǎng)絡(luò)連接。一個(gè)數(shù)據(jù)庫(包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫和時(shí)序數(shù)據(jù)庫)創(chuàng)建一個(gè)會(huì)話(客戶端連接)的成本比較高,能接受的連接數(shù)量也就在幾百和幾千這樣的級(jí)別(分布式數(shù)據(jù)庫可以按節(jié)點(diǎn)數(shù)增加,但數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于消息中間件)。當(dāng)面對(duì)大量的物聯(lián)網(wǎng)傳感器,消息中間件架設(shè)在中間,接受傳感器的數(shù)據(jù),然后再批量寫入到時(shí)序數(shù)據(jù)庫中。時(shí)序數(shù)據(jù)庫的寫入吞吐量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于關(guān)系數(shù)據(jù)庫,每秒寫入百萬級(jí)和千萬級(jí)的數(shù)據(jù)點(diǎn)都不是問題。以分布式時(shí)序數(shù)據(jù)庫DolphinDB為例,6個(gè)服務(wù)器構(gòu)成的集群,每秒能達(dá)到千萬測(cè)點(diǎn)的三副本寫入??梢赃@么說,消息中間件的高并發(fā)能力和時(shí)序數(shù)據(jù)庫的高吞吐量聯(lián)合起來,解決了物聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和存儲(chǔ)問題。

            至于時(shí)序數(shù)據(jù)庫的用途,參考其它回答,包括:提供永久的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理能力,數(shù)據(jù)查詢和分析等。

            抽象來看,消息隊(duì)列與時(shí)序數(shù)據(jù)庫沒有本質(zhì)的區(qū)別,都是對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的處理。但功能上,時(shí)序數(shù)據(jù)庫要有查詢、計(jì)算,而消息隊(duì)列只是簡(jiǎn)單的生產(chǎn)、消費(fèi),先進(jìn)先出。由于要有計(jì)算、分析,無論是結(jié)構(gòu)化寫入還是schemaless寫入,時(shí)序數(shù)據(jù)庫內(nèi)部一定要把數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理,否則沒法進(jìn)行計(jì)算和分析的。而消息隊(duì)列完全不用考慮這個(gè),完全做非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理就行。從存儲(chǔ)設(shè)計(jì)的角度來看,兩者是沒有區(qū)別的,都需要有數(shù)據(jù)的保留策略,都需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)分片。一個(gè)時(shí)間線的ID可以作為kafka來的key, 對(duì)數(shù)據(jù)指定partition.

            兩者正在融合,開源的TDengine就是這樣的,它不僅是時(shí)序數(shù)據(jù)庫,但同時(shí)又具備消息隊(duì)列的功能。這樣在大數(shù)據(jù)框架下,就能減少一個(gè)環(huán)節(jié),降低系統(tǒng)復(fù)雜度,降低運(yùn)維成本。Kafka的企業(yè)版也在做類似的事情,除消息隊(duì)列功能外,對(duì)外還提供SQL查詢,提供各種分析計(jì)算功能。

            更進(jìn)一步,流式計(jì)算也可以融合進(jìn)來。流式計(jì)算也是基于時(shí)序數(shù)據(jù)的,因此TDengine從設(shè)計(jì)的名列前茅天起,就考慮了流式計(jì)算,但目前還僅僅提供時(shí)間驅(qū)動(dòng)的流式計(jì)算,后續(xù)版本會(huì)提供基于事件驅(qū)動(dòng)的流式計(jì)算。這樣對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、IT運(yùn)維等場(chǎng)景,系統(tǒng)架構(gòu)將更進(jìn)一步簡(jiǎn)化,運(yùn)維成本進(jìn)一步降低。

            延伸閱讀:

            二、時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫TSDB

            TSDB(Time Series Database):一系列數(shù)據(jù)點(diǎn)按照時(shí)間順序排列;時(shí)間序列數(shù)據(jù)就是歷史烙印,具有不變性、時(shí)間排序性。

            (基于時(shí)間的一系列數(shù)據(jù),在有時(shí)間的坐標(biāo)中將這些數(shù)據(jù)點(diǎn)連成線,往過去看可以做成多維度報(bào)表,揭示其趨勢(shì)性、規(guī)律性、異常性;往未來看可以做大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)校、實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)和預(yù)警。

            時(shí)序數(shù)據(jù)庫就是存放時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫,并且需要支持時(shí)序數(shù)據(jù)的快速寫入、持久化、多維度的聚合查詢等基本功能)。

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