10.3969/j.issn.1000-386x.2019.09.006
基于influxDB的工业时序数据库引擎设计
工业时序数据具有测点多、采样频率快、读取性能要求高等特点.influxDB提出时间结构合并树TSM,解决了数据的读写性能优化问题,并针对整数、浮点数、布尔、字符串、时间五种数据类型采用不同的压缩算法.它在读写性能、存储空间占用方面取得了较好的效果,在开源时序数据库软件中排名第一.针对influxDB元数据结构相对于工业时序数据过于复杂的问题,提出简化后的TSM文件结构,开发工业时序数据库的引擎,并进行了读写性能测试.结果显示,该引擎一次5万点整型数据写入平均耗时约310 ms,读取1000点共计100万条数据耗时约626 ms,并且具有很大的性能提升潜力.
时序数据库、influxDB、TSM、压缩、索引
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TP311.13(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划项目2017YFB0304102
2019-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
33-36,40
