TDengine 的設(shè)計是基于單個硬件、軟件系統(tǒng)不可靠，基于任何單臺計算機都無法提供足夠計算能力和存儲能力處理海量數(shù)據(jù)的假設(shè)而進行設(shè)計的。因此 TDengine 從研發(fā)的第一天起，就是按照水平擴展、高可用架構(gòu)進行設(shè)計的分布式時序數(shù)據(jù)庫。通過對數(shù)據(jù)進行分區(qū)、分片，而且采用虛擬節(jié)點(vnode)技術(shù)，保證系統(tǒng)的處理能力是水平擴展的。如果要增加系統(tǒng)的處理能力，只需要增加新的節(jié)點即可。

更好的是，2020年8月，TDengine 團隊將集群版開源了。

TDengine 是通過數(shù)據(jù)采集點以及時間兩個維度，對大數(shù)據(jù)進行切分，實現(xiàn)水平擴展的。

分片：在 TDengine Database 的設(shè)計與實現(xiàn)里，一個集群有多個節(jié)點，每個節(jié)點可以有一個或多個虛擬節(jié)點(vnode)，每個虛擬節(jié)點里存儲了一定數(shù)量的數(shù)據(jù)采集點的數(shù)據(jù)，而一個數(shù)據(jù)采集點的數(shù)據(jù)永遠只存放在一個 vnode 里。這樣如果有很多數(shù)據(jù)采集點，這些數(shù)據(jù)采集點的數(shù)據(jù)將會分布在多個 vnode 上，分布在多個節(jié)點里。數(shù)據(jù)寫入時，TDengine Database 的客戶端將要寫入的數(shù)據(jù)直接寫入對應(yīng)的 vnode，從而實現(xiàn)寫入的水平擴展。對于單個數(shù)據(jù)采集點數(shù)據(jù)的查詢，毫無疑問，是水平擴展的，節(jié)點越多，吞吐率就越大。對于聚合查詢，查詢請求將先發(fā)送到對應(yīng)的 vnode 里，vnode 先做完聚合操作，客戶端然后將來自多個 vnode 的查詢結(jié)果做第二次聚合，因為 vnode 數(shù)量有限，這樣在客戶端做的聚合查詢計算量不大，從而實現(xiàn)聚合查詢的水平擴展能力。

分區(qū)：除將數(shù)據(jù)分片之外，TDengine 還將一個 vnode 里存儲的時序數(shù)據(jù)按照時間段進行切分。每個時間段的數(shù)據(jù)都一定保存在一起，不同時間段的數(shù)據(jù)不會有交集，時間段可以是一天，幾天，一周，由用戶自己定義。按照時間段切分時序數(shù)據(jù)有很多好處，查詢數(shù)據(jù)時，根據(jù)時間段，可以直接定位要查找的文件，從而加快查詢速度。另外一方面，可以高效地實現(xiàn)數(shù)據(jù)保留策略。超過最長保留時間的數(shù)據(jù)，直接刪除一個時間段對應(yīng)的文件即可。而且按照時間段切分數(shù)據(jù)，還可以方便實現(xiàn)多級存儲，冷熱數(shù)據(jù)放在不同存儲介質(zhì)上，進一步降低存儲成本。

TDengine 還通過虛擬節(jié)點組技術(shù)來提供系統(tǒng)的高可用。不同物理節(jié)點上的 vnode 可以形成一個虛擬節(jié)點組，這個虛擬節(jié)點組里的數(shù)據(jù)是通過 Master-Slave 來進行同步的，來保證這個虛擬節(jié)點組內(nèi)數(shù)據(jù)的一致性。數(shù)據(jù)寫入只能在 master 進行，但查詢可以在 master 和 slave 上同時進行。如果 Master 出現(xiàn)故障，系統(tǒng)將自動選主，這樣來保證系統(tǒng)的高可用，不會由于某臺機器宕機，而無法對外提供服務(wù)。

關(guān)于集群更多的詳細設(shè)計介紹，請看《TDengine 整體架構(gòu)設(shè)計》。

關(guān)于集群的具體使用，請看《TDengine 集群安裝、管理》。

關(guān)于更多開源的介紹，請看《開源的時序數(shù)據(jù)庫》。