是否有强大的时间序列数据库系统？

Question

在多个项目中，我们必须存储，汇总，评估简单的测量值。一行通常由时间戳，值和值的一些属性组成。在某些应用程序中，我们希望每秒存储1000个值以及更多值。这些值不仅必须插入，而且还必须以相同的速率删除，因为值的生命周期限制在一年左右（在不同的聚合步骤中，我们不会存储整年的1000 / s）。

到目前为止，我们已经开发出不同的解决方案。一个基于Firebird，一个基于Oracle，另一个基于一些自制存储机制。但这些都不是非常令人满意的解决方案。

两种RDBMS解决方案都无法处理所需的数据流。除此之外，传递值的应用程序（例如设备驱动程序）不能轻易附加到数据库，插入语句很麻烦。最后，虽然强烈需要具有数据的SQL接口，但典型的评估很难在SQL中制定并且执行速度慢。例如。在上个月的所有测量中，每15分钟找到一个带有时间戳的最大值。

自制解决方案可以处理插入速率，并且具有客户友好的API，但它没有像查询语言那样，并且不能通过某些标准接口用于其他应用程序，例如报告。

我梦想中的最佳解决方案是数据库系统：

• 有一个非常快速插入的API
• 能够以相同的速度删除/截断值
• 提供标准SQL接口，具有对典型时间序列数据的特定支持

您是否知道某些数据库接近这些要求，或者您是否会以不同的方式解决问题？

Answer 1

其他大多数答案似乎都提到了基于SQL的数据库。基于NoSQL的数据库在这种情况下要优越得多。

一些开源时间序列数据库：

• https://prometheus.io - 监控系统和时间序列数据库
• http://influxdb.com/ - 没有外部依赖关系的时间序列数据库（只有基本服务器是开源的）
• http://square.github.io/cube/ - 写在MongoDB
的ontop上
• http://opentsdb.net/ - 写在Apache HBase
之上
• https://github.com/kairosdb/kairosdb - 重写OpenTSDB，也可以使用Cassandra代替Hadoop
• http://www.gocircuit.org/vena.html - 使用Go-circuits编写替代OpenTSDB的教程
• https://github.com/rackerlabs/blueflood - 基于Cassandra
• https://github.com/druid-io/druid - 以列为导向的＆amp;基于hadoop的distributed data store

基于云的：

• https://www.tempoiq.com

Answer 2

Influxdb ::一个没有外部依赖关系的开源分布式时间序列数据库。

• http://influxdb.org/

Answer 3

考虑使用Informix DataBlade。

的IBM TimeSeries Dynamic Server

然而，这是您正在使用的极端数据速率。 （不完全是欧洲核子研究中心的亚原子物理学，但是朝着那个大方向发展。）

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公平披露：我在Informix DBMS上为IBM工作，但不是在TimeSeries DataBlade本身。

Answer 4

SQL Server StreamInsight

Microsoft StreamInsight BOL

Answer 5

您可以尝试使用HDF5获取时间序列数据。这种应用程序非常快。

Answer 6

正如Jonathan Leffler所说，您应该尝试使用Informix Timeseries功能。它包含在所有版本的Informix中，不收取额外费用。您可以查看它支持的TimeSeries函数：

IBM Informix Time series SQL routines

您可以通过sql函数或虚拟视图接口访问数据，甚至可以插入到视图中。