定义

实时流数据包含个体、时间、空间、状态信息。 时序数据库(Time series database)是能够处理实时流数据的数据库。

特性

1. 数据不断生成，要保证实时入库，对应不同数据和查询，需要设计数据压缩算法来实现;
2. 持续对生成数据进行分析，而且常需要提供多时间粒度的分析结果;
3. 实时返回计算结果，分析结果用于决策时，计算时间过长，会导致结果失效；
4. 对历史数据进行复杂分析，原始数据无法直接使用，需要经过系列复杂处理。

时序数据库中主要分为两类，一类构建在已有的基本数据库之上来添加功能，另一类直接对时序数据库进行存储、查询等操作。

评测标准

TS-Benchmark：基于DCGAN的数据生成模型，在经过真实数据训练后，以高吞吐量生成高质量的合成时间序列数据。 特别是，我们模拟了一个场景，其中来自风力涡轮机的大量传感器（不同类型）经常向数据中心报告感测数据。 工作负载：1.读负载，测试在时序数据库上的范围查询、聚合查询、滚动窗口查询等； 2.写负载，假设每个风力涡轮机定期（默认情况下为7秒）向TSDB报告收集的数据； 3.加载负载，将一定大小的时间序列数据批量加载到TSDB时的数据加载性能。Analytics in Motion（AIM） 评估流媒体事件的接收性能和基于计费数据的物化状态的SQL分析。

时序数据库业界代表

时序数据库业界代表包括InfluxDB、OpenTSDB等。