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时序数据库分析 - TimescaleDB时序数据库介绍

简介:
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标签

PostgreSQL , TimescaleDB , 时间序列 , 物联网 , IoT


背景

随着物联网的发展,时序数据库的需求越来越多,比如水文监控、工厂的设备监控、国家安全相关的数据监控、通讯监控、金融行业指标数据、传感器数据等。

在互联网行业中,也有着非常多的时序数据,例如用户访问网站的行为轨迹,应用程序产生的日志数据等等。

时序数据有几个特点

1. 基本上都是插入,没有更新的需求。

2. 数据基本上都有时间属性,随着时间的推移不断产生新的数据,旧的数据不需要保存太久。

业务方对时序数据通常有几个查询需求

1. 获取最新状态,查询最近的数据(例如传感器最新的状态)

2. 展示区间统计,指定时间范围,查询统计信息,例如平均值,最大值,最小值,计数等。。。

3. 获取异常数据,根据指定条件,筛选异常数据

时序数据库应该具备的特点

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。

11. 其他特色

11.1 支持丰富的数据类型,数组、范围类型、JSON类型、K-V类型、GIS类型、图类型等。满足更多的工业化需求,例如传感器的位置信息、传感器上传的数据值的范围,批量以数组或JSON的形式上传,传感器甚至可能上传图片特征值,便于图片的分析。(例如国家安全相关),轨迹数据的上层则带有GIS属性。

这个世界需要的是支持类型丰富的时序数据库,而不是仅仅支持简单类型的时序数据库。

11.2 支持丰富的索引接口,因为类型丰富了,普通的B-TREE索引可能无法满足快速的检索需求,需要更多的索引来支持 数组、JSON、GIS、图特征值、K-V、范围类型等。 (例如PostgreSQL的gin, gist, sp-gist, brin, rum, bloom, hash索引接口)

这两点可以继承PostgreSQL数据库的已有功能,已完全满足。

TimescaleDB介绍

TimescaleDB是基于PostgreSQL数据库打造的一款时序数据库,插件化的形式,随着PostgreSQL的版本升级而升级,不会因为另立分支带来麻烦。

TimescaleDB架构

pic

数据自动按时间和空间分片(chunk)。

TimescaleDB具备以下特点

1. 基于时序优化

2. 自动分片(按时间、空间自动分片(chunk))

3. 全SQL接口

4. 支持垂直于横向扩展

5. 支持时间维度、空间维度自动分区。空间维度指属性字段(例如传感器ID,用户ID等)

6. 支持多个SERVER,多个CHUNK的并行查询。分区在TimescaleDB中被称为chunk。

7. 自动调整CHUNK的大小

8. 内部写优化(批量提交、内存索引、事务支持、数据倒灌)。

内存索引,因为chunk size比较适中,所以索引基本上都不会被交换出去,写性能比较好。

数据倒灌,因为有些传感器的数据可能写入延迟,导致需要写以前的chunk,timescaleDB允许这样的事情发生(可配置)。

9. 复杂查询优化(根据查询条件自动选择chunk,最近值获取优化(最小化的扫描,类似递归收敛),limit子句pushdown到不同的server,chunks,并行的聚合操作)

《时序数据合并场景加速分析和实现 - 复合索引,窗口分组查询加速,变态递归加速》

10. 利用已有的PostgreSQL特性(支持GIS,JOIN等),方便的管理(流复制、PITR)

11. 支持自动的按时间保留策略(自动删除过旧数据)

疑问

1. chunk过多,会不会影响查询性能?

这点不需要担心,PostgreSQL 10.0已经优化了

《PostgreSQL 10.0 preview 性能增强 - 分区表子表元信息搜索性能增强》

例子

1. 创建时序表(hypertable)

# Create a schema for a new hypertable  
CREATE TABLE sensor_data (  
"time" timestamp with time zone NOT NULL,  
device_id TEXT NOT NULL,  
location TEXT NULL,  
temperature NUMERIC NULL,  
humidity NUMERIC NULL,  
pm25 NUMERIC  
);  
  
# Create a hypertable from this data  
SELECT create_hypertable  
('sensor_data', 'time', 'device_id', 16);  

2. 迁移数据到hyper table

# Migrate data from existing Postgres table into  
# a TimescaleDB hypertable  
INSERT INTO sensor_data (SELECT * FROM old_data);  

3. 查询hyper table

# Query hypertable like any SQL table  
SELECT device_id, AVG(temperature) from sensor_data  
WHERE temperature IS NOT NULL AND humidity > 0.5  
AND time > now() - interval '7 day'  
GROUP BY device_id;  

4. 查询最近异常的数据

# Metrics about resource-constrained devices  
SELECT time, cpu, freemem, battery FROM devops  
WHERE device_id='foo'  
AND cpu > 0.7 AND freemem < 0.2  
ORDER BY time DESC  
LIMIT 100;  

5. 计算最近7天,每小时的异常次数

# Calculate total errors by latest firmware versions  
# per hour over the last 7 days  
SELECT date_trunc('hour', time) as hour, firmware,  
COUNT(error_msg) as errno FROM data  
WHERE firmware > 50  
AND time > now() - interval '7 day'  
GROUP BY hour, firmware  
ORDER BY hour DESC, errno DESC;  

6. 计算巴士的每小时平均速度

# Find average bus speed in last hour  
# for each NYC borough  
SELECT loc.region, AVG(bus.speed) FROM bus  
INNER JOIN loc ON (bus.bus_id = loc.bus_id)  
WHERE loc.city = 'nyc'  
AND bus.time > now() - interval '1 hour'  
GROUP BY loc.region;  

7. 展示最近12小时,每小时的平均值

=#  SELECT date_trunc('hour', time) AS hour, AVG(weight)  
    FROM logs  
    WHERE device_type = 'pressure-sensor' AND customer_id = 440  
      AND time > now() - interval '12 hours'  
    GROUP BY hour;  
  
 hour               | AVG(weight)  
--------------------+--------------  
 2017-01-04 12:00   | 170.0  
 2017-01-04 13:00   | 174.2  
 2017-01-04 14:00   | 174.0  
 2017-01-04 15:00   | 178.6  
 2017-01-04 16:00   | 173.0  
 2017-01-04 17:00   | 169.9  
 2017-01-04 18:00   | 168.1  
 2017-01-04 19:00   | 170.2  
 2017-01-04 20:00   | 167.4  
 2017-01-04 21:00   | 168.6  

8. 监控每分钟过载的设备数量

=#  SELECT date_trunc('minute', time) AS minute, COUNT(device_id)  
    FROM logs  
    WHERE cpu_level > 0.9 AND free_mem < 1024  
      AND time > now() - interval '24 hours'  
    GROUP BY minute  
    ORDER BY COUNT(device_id) DESC LIMIT 25;  
  
 minute             | heavy_load_devices  
--------------------+---------------------  
 2017-01-04 14:59   | 1653  
 2017-01-04 15:01   | 1650  
 2017-01-04 15:00   | 1605  
 2017-01-04 15:02   | 1594  
 2017-01-04 15:03   | 1594  
 2017-01-04 15:04   | 1561  
 2017-01-04 15:06   | 1499  
 2017-01-04 15:05   | 1460  
 2017-01-04 15:08   | 1459  

9. 最近7天,按固件版本,输出每个固件版本的报错次数

=#  SELECT firmware_version, SUM(error_count) FROM logs  
    WHERE time > now() - interval '7 days'  
    GROUP BY firmware_version  
    ORDER BY SUM(error_count) DESC LIMIT 10;  
  
 firmware_version  | SUM(error_count)  
-------------------+-------------------  
 1.0.10            | 191  
 1.1.0             | 180  
 1.1.1             | 179  
 1.0.8             | 164  
 1.1.3             | 161  
 1.1.2             | 152  
 1.2.1             | 144  
 1.2.0             | 137  
 1.0.7             | 130  
 1.0.5             | 112  
 1.2.2             | 110  

10. 某个范围,每小时,温度高于90度的设备数量。

=#  SELECT date_trunc('hour', time) AS hour, COUNT(logs.device_id)  
    FROM logs  
    JOIN devices ON logs.device_id = devices.id  
    WHERE logs.temperature > 90 AND devices.location = 'SITE-1'  
    GROUP BY hour;  
  
 hour               | COUNT(logs.device_id)  
--------------------+------------------------  
 2017-01-04 12:00   | 994  
 2017-01-04 13:00   | 905  
 2017-01-04 14:00   | 875  
 2017-01-04 15:00   | 910  
 2017-01-04 16:00   | 905  
 2017-01-04 17:00   | 840  
 2017-01-04 18:00   | 801  
 2017-01-04 19:00   | 813  
 2017-01-04 20:00   | 798  

小结

1. TimescaleDB是基于PostgreSQL的时序数据库插件,完全继承了PostgreSQL的功能,对于复杂查询,各种类型(GIS,json,k-v,图像特征值,range,数组,复合类型,自定义类型,.....)的支持非常丰富,非常适合工业化的时序数据库场景需求。

1.1 支持丰富的数据类型,数组、范围类型、JSON类型、K-V类型、GIS类型、图类型等。满足更多的工业化需求,例如传感器的位置信息、传感器上传的数据值的范围,批量以数组或JSON的形式上传,传感器甚至可能上传图片特征值,便于图片的分析。(例如国家安全相关),轨迹数据的上层则带有GIS属性。

未来,这个世界更多需要的是支持类型丰富的时序数据库,而不仅仅是支持简单类型的时序数据库。

1.2 支持丰富的索引接口,因为类型丰富了,普通的B-TREE索引可能无法满足快速的检索需求,需要更多的索引来支持 数组、JSON、GIS、图特征值、K-V、范围类型等。 (例如PostgreSQL的gin, gist, sp-gist, brin, rum, bloom, hash索引接口)

2. 数据的后期处理,分析,结合PostgreSQL退出的HTAP特性,可以更好的满足大量时序数据的实时查询,实时挖掘的需求。

结合技术包括: CPU多核并行计算、向量计算、LLVM、列存储、算子复用、内置的sharding 等等。

《PostgreSQL 10.0 preview 性能增强 - 推出JIT开发框架(朝着HTAP迈进)》

《分析加速引擎黑科技 - LLVM、列存、多核并行、算子复用 大联姻 - 一起来开启PostgreSQL的百宝箱》

《PostgreSQL 向量化执行插件(瓦片式实现) 10x提速OLAP》

《PostgreSQL 10.0 preview 功能增强 - OLAP增强 向量聚集索引(列存储扩展)》

《PostGIS 地理信息数据 多核并行处理》

《PostgreSQL 9.6 sharding + 单元化 (based on postgres_fdw) 最佳实践 - 通用水平分库场景设计与实践》

《PostgreSQL 9.6 引领开源数据库攻克多核并行计算难题》

参考

http://www.timescale.com/index.html

http://www.timescale.com/papers/timescaledb.pdf

https://github.com/timescale/timescaledb

TimescaleDB PPT

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