一分钟了解时序数据库（TSDB）

在物联网（IoT）、可观测性（Observability）、金融行情、工业监控等场景中，系统每秒产生数百万甚至上亿条带时间戳的数据点。传统关系型数据库（如 MySQL）或 NoSQL（如 MongoDB）在处理这类数据时面临三大瓶颈：

写入性能差：高并发写入导致锁竞争、I/O 瓶颈
存储成本高：未针对时间序列优化，压缩率低
查询效率低：无法高效支持时间窗口聚合、降采样、滑动窗口等操作

时序数据库（Time Series Database, TSDB） 应运而生------它是专为时间序列数据 设计的高性能数据库，核心目标是：高吞吐写入 + 高效时间范围查询 + 低成本存储。

一、什么是时序数据？核心特征是什么？

✅ 定义

时序数据（Time Series Data）是按时间顺序记录的一系列数据点，每个点包含：

时间戳（Timestamp）：精确到毫秒/微秒
指标值（Value）：数值（整数/浮点）、状态（布尔）、或结构化数据
元数据（Tags/Labels） ：用于标识和分类（如 host=web-01, region=us-east）

🌰 示例

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cpu_usage{host="web-01", region="us-east"} 0.75 @1705812345000
temperature{sensor="s-101", factory="F2"} 23.4 @1705812346000
stock_price{symbol="AAPL"} 192.34 @1705812347000

🔑 核心特征

特征	说明
写多读少	95%+ 操作是写入，查询集中在近期数据
时间有序	数据天然按时间排序，极少更新历史点
高基数（High Cardinality）	Tags 组合爆炸（如 10k 主机 × 100 指标 = 1M 时间序列）
冷热分离	近期数据高频访问，历史数据低频但需长期保留

二、主流时序数据库对比（2026）

数据库	开源	存储模型	写入性能	查询语言	云原生	典型场景
InfluxDB	✅ (OSS)	自研 TSM/TSM2	⭐️⭐️⭐️⭐️	Flux / InfluxQL	✅	IoT、DevOps
Prometheus	✅	自研 TSDB	⭐️⭐️⭐️	PromQL	✅✅✅	Kubernetes 监控
TimescaleDB	✅	PostgreSQL 扩展	⭐️⭐️⭐️	SQL	✅	金融、分析型
VictoriaMetrics	✅	自研	⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️	PromQL	✅	替代 Prometheus
TDengine	✅	自研（列式+分片）	⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️	SQL-like	✅	工业 IoT、车联网
Apache IoTDB	✅	列式	⭐️⭐️⭐️⭐️	SQL	✅	工业设备监控

💡 注：本文重点介绍 InfluxDB、Prometheus、VictoriaMetrics、TDengine 四款代表产品。

三、核心架构原理：TSDB 如何实现高性能？

1. 写入优化

WAL（Write-Ahead Log）：先写日志保证 durability
内存缓冲（MemTable）：批量刷盘减少 I/O
无索引写入：避免 B-Tree 更新开销

2. 存储优化

列式存储：相同字段连续存储，提升压缩率
时间分区（Time Partitioning）：按天/周分块，快速淘汰旧数据
高效压缩算法：Delta-of-Delta、Gorilla、RLE 等

3. 查询优化

倒排索引（Tag Index）：快速过滤时间序列
预聚合（Downsampling）：自动降采样（如 1s → 1m）
向量化执行：SIMD 加速数值计算

四、四大主流 TSDB 详解与示例

1. InfluxDB：专为时序而生的数据库

📌 特点

数据模型：Measurement（表） + Tags（索引） + Fields（值） + Timestamp
存储引擎：TSM（Time-Structured Merge Tree），类似 LSM-Tree
查询语言：InfluxQL（类 SQL）、Flux（函数式）

🧪 写入示例（Line Protocol）

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# 格式: measurement,tags fields timestamp
curl -i -XPOST 'http://localhost:8086/write?db=mydb' --data-binary '
cpu,host=server01,region=us-west usage_idle=95.3,usage_user=4.7 1705812345000000000
cpu,host=server02,region=us-east usage_idle=88.1,usage_user=11.9 1705812346000000000
'

🔍 查询示例（InfluxQL）

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-- 查询最近1小时 CPU 使用率 > 90%
SELECT mean("usage_user") 
FROM "cpu" 
WHERE time > now() - 1h AND "usage_user" > 90
GROUP BY time(1m), "host"

✅ 适用场景

DevOps 监控（配合 Telegraf）
IoT 设备数据采集
实时仪表盘

2. Prometheus：云原生监控的事实标准

📌 特点

Pull 模型 ：主动从目标拉取 /metrics
多维数据模型：Metric Name + Labels
强大 PromQL：支持聚合、预测、直方图分位数

🧪 数据格式（文本暴露）

复制代码

# HELP http_requests_total Total HTTP requests
# TYPE http_requests_total counter
http_requests_total{method="POST", status="200"} 12345
http_requests_total{method="GET", status="200"} 67890

🔍 查询示例（PromQL）

复制代码

# 计算 HTTP 错误率（5xx）
rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]) 
/ 
rate(http_requests_total[5m])

✅ 适用场景

Kubernetes 集群监控
微服务指标采集
SLO/SLI 计算

⚠️ 注意：Prometheus 不是通用 TSDB，不支持高基数标签、长期存储需扩展（Thanos/VictoriaMetrics）。

3. VictoriaMetrics：高性能 Prometheus 替代品

📌 特点

100% PromQL 兼容
超高性能：单节点支持 10M+ samples/sec
存储高效：比 Prometheus 节省 7x 存储空间
支持多种协议：Prometheus Remote Write、Influx Line Protocol、Graphite

🧪 写入示例（Remote Write）

复制代码

# prometheus.yml
remote_write:
  - url: "http://victoriametrics:8428/api/v1/write"

🔍 查询示例（与 Prometheus 相同）

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# 查询 P99 延迟
histogram_quantile(0.99, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))

✅ 适用场景

替代 Prometheus 处理海量指标
多集群统一监控
成本敏感型长期存储

4. TDengine：国产高性能时序数据库

📌 特点

一个设备一张表：自动分片，消除高基数问题
SQL 支持：兼容 MySQL 协议
内置流计算：连续查询（Continuous Query）
超强压缩：平均压缩比 1:10+

🧪 写入示例（SQL）

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-- 创建超级表（模板）
CREATE STABLE devices (ts TIMESTAMP, temperature FLOAT, humidity INT) 
TAGS (device_id BINARY(20), location BINARY(20));

-- 创建子表（具体设备）
CREATE TABLE device_001 USING devices TAGS ('001', 'factory_A');

-- 写入数据
INSERT INTO device_001 VALUES ('2026-01-21 14:00:00', 23.5, 65);

🔍 查询示例（SQL）

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-- 查询所有设备过去1小时平均温度
SELECT AVG(temperature) 
FROM devices 
WHERE ts >= NOW - 1h 
INTERVAL(10m);

✅ 适用场景

工业物联网（PLC、传感器）
车联网（每辆车独立表）
电力、能源监控

五、选型建议：如何选择合适的 TSDB？

需求	推荐方案
Kubernetes 监控	Prometheus + VictoriaMetrics（长期存储）
IoT 设备监控（百万级）	TDengine 或 InfluxDB
需要 SQL 查询能力	TimescaleDB 或 TDengine
超低成本长期存储	VictoriaMetrics 或 Mimir
已有 PostgreSQL 生态	TimescaleDB
国产化要求	TDengine、Apache IoTDB

六、最佳实践与避坑指南

✅ 写入优化

批量写入：避免单点写入，使用 batch（InfluxDB ≥ 5k points/batch）
合理设计 Tags ：只将高基数、需过滤的字段设为 Tag
避免高基数：不要用 UUID、用户 ID 作为 Tag

✅ 查询优化

限制时间范围 ：永远加上 WHERE time > ...
预聚合：对历史数据做 downsampling（如 1s → 1h）
使用索引：确保常用过滤字段有索引（InfluxDB 的 Tag、TDengine 的 TAG）

❌ 常见误区

用 TSDB 存日志（应使用 Loki/Elasticsearch）
在 Prometheus 中存储业务事件（应使用 Kafka + Flink）
忽略 retention policy（导致磁盘爆满）

记住：

监控场景 → 优先考虑 Prometheus 生态

IoT/工业场景 → TDengine、InfluxDB 更合适

分析型需求 → TimescaleDB 提供 SQL 便利性

极致性能/成本 → VictoriaMetrics 是黑马