2020年3月5日 · 目前大部分TSDB都支持基于HTTP的SQL-like查询。 Reliability. 可用性主要体现在系统的稳定高可用上，以及数据的高可用存储上。一个优秀的系统，应该有一个优雅而高可用的架构设计。简约而稳定。 Performance. 性能是我们必须考虑的因素。

2019年3月11日 · 时序数据库（Time Series Database, TSDB）是一种专门用于存储和处理时间序列数据的数据库系统。随着物联网（IoT）、监控系统、金融交易等领域的快速发展，时序数据的处理需求日益增长，TSDB应运而生，以高效、低...

2022年4月30日 · 之后我们可以来深入了解一两个 TSDB，比如 Influxdb，Druid，Elasticsearch 等。 并可以学习一下行存储与列存储的不同，LSM 的实现原理，数值数据的压缩，MMap 提升读写性能的知识等。

2024年12月5日 · 时间序列数据库 (TSDB, Time Series Database) 是一种专门设计用来存储和查询时间序列数据的数据库。 时间序列数据是按时间顺序排列的数据，通常用于表示测量值随时间变化的趋势。 常见的应用场景包括物联网（IoT）设备数据、金融市场数据、日志数据、传感器数据等。 时间戳：记录数据点的时间。 度量（Measurement）：通常是数据的名称，如温度、湿度、股票价格等。 值（Value）：度量的数值。 标签（Tags）：用于描述数据点的维度，例如设 …

为了更好地支持时序数据的分析和存储，DolphinDB 于 2.0 版本推出了”时序数据存储引擎“（Time Series Database Engine，以下简称 TSDB）。 2.0 版本以前 DolphinDB 仅支持分析型数据库存储引擎（Online Analytical Processing，以下简称 OLAP）。 OLAP 引擎采用列式存储，压缩率高、查询和计算列的性能也十分优越。 随着 DolphinDB 2.0 版本 TSDB 引擎的推出，用户在多模引擎的选择和使用上可能会遇到困难。 本文的目标是通过原理解析、使用指导、案例分析的介 …

2023年11月6日 · tsdb 具备秒级写入百万级时序数据的能力，提供了高压缩比、低成本存储、预降采样、插值、多维聚合计算、可视化查询结果等功能，解决由设备采集点数量巨大、数据采集频率高造成的存储成本高、写入和查询分析效率低的问题。

2024年1月2日 · 时间序列数据库（tsdb）是针对特定的时间序列数据场景进行优化的数据库。它通过高效的存储、查询和压缩机制，能够处理大规模、快速增长的时序数据。随着 iot、金融、日志分析、实时监控等领域的快速发展，tsdb 在数据存储和实时分析中发挥着重要作用。

tsdb 根据查询将要处理的数据量进行动态查询分片。 我们还在 TSDB 索引中存储每个块的大小 (KB) 和行数，然后 Query Frontend 使用这些信息来规划查询。 根据我们操作多个 Loki 集群的经验，我们将 TSDB 配置为目标是每个查询分片处理 300-600 MB 的数据。

2023年4月2日 · 在监控领域，通常需要指标存储组件TSDB，目前开源的TSDB组件比较多，各个组件性能、高可用性、维护成本等等各有差异。本文不分析选型问题，重点讲解VictoriaMetrics（后面简称为vm）。

tsdb 是开箱即用的数据库服务，将数据的写入、存储、查询等能力以 api 的形式提供，无需用户购买虚机实例，仅需购买每月的写入额度和查询额度即可。