企业官网建设流程全解析

淄博网站快照优化公司,山西省城乡住房和建设厅网站首页,做lol数据的网站有哪些,app可以查的内容为什么要写这篇文章 做了好多年数据相关的工作#xff0c;这两年被问得最多的问题就是#xff1a;“我们想上时序数据库#xff0c;该选哪个#xff1f;” 说实话#xff0c;这个问题没有标准答案。但我发现很多团队在选型时踩的坑都差不多#xff0c;要么是被厂商的PPT忽…为什么要写这篇文章做了好多年数据相关的工作这两年被问得最多的问题就是“我们想上时序数据库该选哪个”说实话这个问题没有标准答案。但我发现很多团队在选型时踩的坑都差不多要么是被厂商的PPT忽悠了要么是只看了benchmark数据就拍板结果上线后各种水土不服。今天我想把这些年积累的经验整理一下聊聊时序数据库选型这件事。不吹不黑就说说我的真实感受。先搞清楚你真的需要时序数据库吗在聊选型之前先问自己一个问题你的场景真的需要专门的时序数据库吗我见过不少团队数据量其实不大每天也就几百万条记录用MySQL分个表、加个索引就能搞定非要上时序数据库结果反而增加了运维复杂度。什么情况下需要考虑时序数据库根据我的经验满足以下条件中的2-3个就值得认真考虑了数据写入量大每秒超过10万条或者每天超过10亿条数据带时间戳而且主要按时间维度查询写多读少写入频率远高于查询频率需要长期存储数据要保留几个月甚至几年有聚合分析需求经常做时间范围内的统计、降采样如果你的场景是工业物联网、设备监控、能源管理、车联网这类基本上跑不掉要用时序数据库。选型时最容易踩的几个坑坑一只看benchmark不看实际场景几乎所有时序数据库都会放出漂亮的benchmark数据动不动就是百万点/秒写入、“毫秒级查询”。但这些数据往往是在理想条件下测出来的。实际生产环境要复杂得多数据不是均匀写入的可能有突发流量查询不是简单的点查可能有复杂的聚合还要考虑数据压缩、备份、故障恢复等我的建议一定要用自己的真实数据做POC测试至少跑一周看看在你的场景下表现如何。坑二忽视数据模型的适配性这是很多人容易忽略的点。不同时序数据库的数据模型差异很大选错了后期改造成本极高。举个例子如果你管理的是工业设备设备之间有层级关系集团-工厂-车间-产线-设备那用树形模型会非常自然root.factory1.workshop1.line1.device1.temperature root.factory1.workshop1.line1.device1.pressure查询某个车间的所有数据一个通配符就搞定SELECT*FROMroot.factory1.workshop1.**但如果数据库只支持扁平的标签模型你就得这样写SELECT*FROMmetricsWHEREfactoryfactory1ANDworkshopworkshop1看起来差不多当层级变深、设备变多的时候差距就出来了。坑三低估了运维成本有些数据库功能很强大但部署和运维也很复杂。我见过一个团队选了某个基于HBase的时序数据库结果光是维护底层的Hadoop集群就要2个人。对于中小团队来说运维成本是必须考虑的因素。一个好的时序数据库应该部署简单最好单机就能跑运维友好不需要专职DBA文档完善遇到问题能快速解决坑四忽视国产化要求这几年国产化替代已经不是可选项了特别是在政府、金融、能源、电力等行业。如果你的项目有国产化要求选型时就要考虑是否有国内研发团队是否完全开源不存在卡脖子风险是否支持国产CPU和操作系统我为什么推荐Apache IoTDB聊了这么多坑下面说说我比较推荐的方案Apache IoTDB。先声明我不是IoTDB的员工也没收广告费。推荐它纯粹是因为在实际项目中用下来感觉确实不错。性能确实能打IoTDB的写入性能是我用过的时序数据库里最强的之一。单机就能支持每秒千万级数据点写入这个数字不是实验室数据是真实生产环境跑出来的。我参与过一个钢铁企业的项目单集群要支持每秒3000万点的写入。用IoTDB搭了一个小集群稳稳地跑了下来而且压缩比达到了10:1存储成本直接降了90%。树形模型真的好用前面提到数据模型的重要性IoTDB的树形模型是我见过最契合工业物联网场景的设计。设备的层级关系可以直接映射到数据路径上查询时用通配符就能灵活匹配。这个设计看起来简单但在实际使用中能省很多事。比如我要查某个工厂所有设备的温度数据SELECTtemperatureFROMroot.factory1.**.*WHEREtimenow()-1h一行SQL搞定不需要复杂的JOIN或者子查询。压缩比惊人时序数据量大存储成本是个大问题。IoTDB的压缩能力确实让人印象深刻。官方说压缩比能到10:1甚至更高我实际测试下来工业数据确实能达到这个水平。某电力企业的案例100TB原始数据压缩后只有8TB压缩比超过12:1。更关键的是IoTDB支持在压缩数据上直接查询不需要先解压。这意味着压缩不仅省存储还能提升查询性能因为IO量减少了。学习成本低IoTDB用的是类SQL语法如果你会SQL基本上半天就能上手。这对团队来说很重要不需要专门培训新的查询语言。而且IoTDB的部署也很简单下载解压、启动脚本一跑就行不像有些数据库要依赖一堆组件。完全开源国产自主IoTDB是Apache顶级项目代码完全开源不存在功能阉割或者卡脖子的问题。它的核心研发团队在国内清华大学背景遇到问题响应很快。而且已经有很多国产化适配的经验支持鲲鹏、海光等国产CPU以及麒麟、统信等国产操作系统。与国外产品的对比既然是选型指南就不能不提国外的竞品。这里简单对比一下相比InfluxDBInfluxDB在国外用得比较多特别是IT监控领域。但它有几个问题开源版功能受限很多高级特性比如集群需要购买企业版数据模型不够灵活标签模型在工业场景下不够直观压缩比一般通常只有4:1到6:1IoTDB完全开源功能不打折扣树形模型更适合工业场景压缩比也明显更高。相比TimescaleDBTimescaleDB是PostgreSQL的扩展好处是SQL兼容性好。但本质上还是关系型数据库的思路在海量时序数据场景下会有性能瓶颈。而且TimescaleDB的分布式版本也是商业化的想要集群能力得付费。相比OpenTSDBOpenTSDB基于HBase架构比较重。部署和运维都需要专业的大数据团队对中小企业不太友好。IoTDB是独立的数据库系统架构简洁运维成本低很多。几个真实案例说再多不如看案例。这里分享几个我了解的IoTDB应用某汽车制造企业57万辆智能网联车辆8000万测点每秒150万条数据写入。用IoTDB后查询性能从分钟级提升到毫秒级。某电力企业千万级设备接入千万点/秒的写入量。支撑全国电网的实时监控和调度。某钢铁集团单时间序列2000亿数据点写入速度3000万/秒压缩比10倍。设备数据保存10年以上。某轨道交通企业300辆列车每列3200个监测点日增4140亿数据点。服务器数量降为原来的1/13。这些都是真实生产环境的数据不是实验室测试结果。如何开始如果你对IoTDB感兴趣可以先下载开源版本体验一下下载地址https://iotdb.apache.org/zh/Download/官方文档写得很详细跟着走半天就能搭起测试环境。建议用自己的真实数据做个POC看看性能和功能是否满足需求。企业版官网https://timecho.com写在最后时序数据库选型没有标准答案关键是找到最适合自己场景的方案。我的建议是先搞清楚自己的需求不要盲目跟风一定要做POC测试用真实数据验证考虑长期的运维成本和团队学习成本如果有国产化要求提前规划在工业物联网、能源监控、智能制造这些领域IoTDB确实是个值得认真考虑的选择。希望这篇文章能帮到正在做选型的你。有问题欢迎留言交流。相关链接Apache IoTDB 官网https://iotdb.apache.org开源版下载https://iotdb.apache.org/zh/Download/企业版咨询https://timecho.com