垂直型时序数据库的出现

随着docker，kubernetes， 微服务等技术的发展，以及对于IoT的发展预期越来越强烈。

在数据随着时间而增长的过程中，时间序列数据成为增长快的数据类型之一。

高性能，低成本的垂直型时序数据库开始诞生，时间序列数据库，以InfluxDB为代表的具有时序特征的数据存储引擎逐步市场。

它们通常具备更加的数据处理能力，的压缩算法和符合时序特征的存储引擎。

比如InfluxDB的基于时间的TSMT存储，Gorilla压缩，面向时序的窗口计算函数p99，rate，自动rollup等等。

同时由于索引分离的架构，时间序列数据库价格，在膨胀型时间线，乱序等场景下依然面临着很大的挑战。

时序数据库该怎么做

对身处其中的时序数据库厂商而言，周小华认为大的难点在于如何在物联网领域持续创造价值。目前很多传统企业的数字化转型是因为或者公司层在推动，而不是看到了项目本身的价值，这是不可持续的。为了解决这个问题，DolphinDB 开始积极与集成商合作，双方共同建立行业的算法库或者函数库，进而帮助各领域的企业快速利用数据创造价值；对外开放，构建自己的生态，积极与第三方共同合作开发插件或者算法，让其可以更好地与传统企业内部的其他组件进行适配，真正做到降本增效；多模数据库支持，做到一门编程语言，一套计算引擎和多个存储引擎；增强实时流计算功能，包括增量机器学习；进行云适配，增强伸缩性和易用性。

存储与计算分离

存储计算分离，一方面利用成熟的分布式存储系统提高系统的可靠性。监控数据一直持续高性能写入，时间序列数据库案例，同时还有大量的查询业务，任何系统故障导致业务中断甚至数据丢失都会造成严重的业务影响，而利用经过验证的成熟的分布式存储系统，能够显著的提升系统可靠性，降低数据丢失风险，时间序列数据库解决方案，并明显缩短构建本系统的时间。

另一方面，解除在传统Share Nothing架构下，数据和节点物理绑定的约束，数据只是逻辑上归宿于某个计算节点，使得计算节点无状态化。这样在扩容计算节点时，可以避免在计算节点间迁移大量的数据，只需要逻辑上将部分数据从一个节点移交给另外一个节点即可，可以将集群扩容的耗时从以天为单位缩短为分钟级别。

再一方面，通过将多副本从计算节点卸载到分布式存储节点，可以避免用户以Cloud Hosting形态在云上自建数据库时，分布式数据库和分布式存储分别做3副本导致总共9副本冗余的问题，能够显著降低存储成本。

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