时序数据库有哪些特点?

时序数据库有哪些特点?

1. 压缩能力

通常用得上时序数据库的业务，传感器产生的数据量都是非常庞大的，数据压缩可以降低存储成本。

2. 自动rotate

时序数据通常对历史数据的保留时间间隔是有规定的，例如一个线上时序数据业务，可能只需要保留最近1周的数据。

为了方便使用，时序数据库必须有数据自动rotate的能力。

3. 支持分片，水平扩展

因为涉及的传感器可能很多，单个节点可能比较容易成为瓶颈，所以时序数据库应该具备水平扩展的能力，例如分表应该支持水平分区。

4. 自动扩展分区，

业务对时序数据的查询，往往都会带上对时间区间进行过滤，因此时序数据通常在分区时，一定会有一个时间分区的概念。时序数据库务必能够支持自动扩展分区，减少用户的管理量，不需要人为的干预自动扩展分区。例如1月份月末，自动创建2月份的分区。

5. 插入性能

时序数据，插入是一个强需求。对于插入性能要求较高。

6. 分区可删除

分区可以被删除，例如保留1个月的数据，1个月以前的分区都可以删除掉。

7. 易用性(SQL接口)

SQL是目前最通用的数据库访问语言，如果时序数据库能支持SQL是最好的。

8. 类型丰富

物联网的终端各异，会有越来越多的非标准类型的支持需求。例如采集图像的传感器，数据库中至少要能够存取图像的特征值。而对于其他垂直行业也是如此，为了最大程度的诠释业务，必须要有精准的数据类型来支撑。

9. 索引接口

支持索引，毫无疑问是为了加速查询而引入的。

10. 高效分析能力

时序数据，除了单条的查询，更多的是报表分析或者其他的分析类需求。这对时序数据库的统计能力也是一个挑战。