隨著數(shù)據(jù)量的躍升和數(shù)據(jù)處理需求的不斷更迭，數(shù)據(jù)庫類型也變得愈加多樣化，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫、時序數(shù)據(jù)庫（Time Series Database）等各種類型的數(shù)據(jù)庫百花齊放，各自在不同的應(yīng)用場景中展現(xiàn)出優(yōu)勢和擅長之處。為了讓開發(fā)者了解到各類數(shù)據(jù)庫的技術(shù)含量和應(yīng)用價值，OSCHINA 特別策劃“數(shù)據(jù)庫，2024 開炫”主題源創(chuàng)會，邀請不同類型的開源數(shù)據(jù)庫齊聚一堂，共同探討數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展歷程、技術(shù)特點(diǎn)、市場競爭、應(yīng)用場景等方面的知識。

作為國內(nèi)外大數(shù)據(jù)平臺的優(yōu)秀代表，TDengine 憑借低成本、高性能的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，助力著包括石油、汽車、煙草、煤炭、水利等傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)解決方案中存在的性能瓶頸和高成本等問題，產(chǎn)品實(shí)力和生態(tài)建設(shè)都在迅速發(fā)展。在本次大會上，TDengine 聯(lián)合創(chuàng)始人&核心研發(fā)廖浩均博士受邀進(jìn)行了主題演講，他為正面臨數(shù)據(jù)處理難題的與會企業(yè)和開發(fā)者提供了寶貴的解決思路和指導(dǎo)，進(jìn)一步推動了數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展。

廖浩均指出，從時序數(shù)據(jù)的特征和應(yīng)用需求出發(fā)，普通數(shù)據(jù)庫在處理時序數(shù)據(jù)時存在一系列問題，包括“寫入性能適配寫入需求難度較高”、“查詢性能無法滿足應(yīng)用需求”、“擴(kuò)展能力較弱”、“無法提供與時序數(shù)據(jù)類型相關(guān)的查詢功能”等。近年來，隨著這些問題的持續(xù)爆發(fā)，越來越多的企業(yè)對時序數(shù)據(jù)庫的關(guān)注度不斷增加。

盡管這些挑戰(zhàn)促進(jìn)了時序數(shù)據(jù)庫的發(fā)展和應(yīng)用，但這一領(lǐng)域仍然存在數(shù)據(jù)“高基數(shù)”、沒有真正實(shí)現(xiàn)云原生、與第三方系統(tǒng)和應(yīng)用生態(tài)適配不完善等諸多問題。TDengine 作為一款核心是時序數(shù)據(jù)庫的物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺，不光提供了更高寫入性能、查詢性能和擴(kuò)展能力，滿足時序數(shù)據(jù)處理的需求，還在 3.0 階段升級成為一款真正的云原生時序數(shù)據(jù)庫，破解了困擾時序數(shù)據(jù)庫發(fā)展的高基數(shù)難題，支持 10 億個設(shè)備采集數(shù)據(jù)、100 個節(jié)點(diǎn)，支持存儲與計(jì)算分離，并打造了全新的流式計(jì)算引擎，無需再集成 Kafka、Redis、Spark、Flink 等軟件，大幅降低系統(tǒng)架構(gòu)的復(fù)雜度。

在本次演講中，廖浩均總結(jié)道，TDengine 有四大技術(shù)特點(diǎn)值得關(guān)注：

任務(wù)外部化：將能夠外部化的功能全部從數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（dnode）剝離，包括但不限于：SQL 解析、SQL 調(diào)度/重試、寫入?yún)f(xié)議解析、REST 服務(wù)、二階段聚合（流/批查詢）、任務(wù)狀態(tài)報告。

存算分離：為了解決可能導(dǎo)致海量時序數(shù)據(jù)掃描的優(yōu)化策略失效問題，TDengine采取了無狀態(tài)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)與數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（data node）分離的架構(gòu)。查詢優(yōu)化器在生成物理計(jì)劃時，會將最下游的聚合算子下推到存儲節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行。

日志為中心的設(shè)計(jì)：預(yù)寫日志在 TDengine 中不僅用于參與主從副本一致性同步和防止內(nèi)存數(shù)據(jù)丟失，還在計(jì)算過程中發(fā)揮重要作用。訂閱服務(wù)和流計(jì)算利用預(yù)寫日志作為數(shù)據(jù)源進(jìn)行處理。從流處理角度來看，LSM-Tree+ 整理后的數(shù)據(jù)文件（TSDB）提供的是時序數(shù)據(jù)快照（snapshot）服務(wù)，為無狀態(tài)查詢（批查詢）提供支持。在 TDengine 中所有的批查詢都是帶有版本號的快照查詢，這有助于提高查詢效率和數(shù)據(jù)一致性。

數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)虛擬化：虛擬節(jié)點(diǎn)作為存儲管理的最小單元，提供數(shù)據(jù)分片、負(fù)載均衡、彈性擴(kuò)容等諸多功能。

目前 TDengine 3.0 版本已經(jīng)更新至 3.2.3.0，在研發(fā)人員和社區(qū)用戶的共同努力下不斷優(yōu)化，產(chǎn)品的穩(wěn)定性和易用性獲得了大幅提升，已成功應(yīng)用于知輪科技的智慧輪胎系統(tǒng)、黑格智能 3D 打印業(yè)務(wù)、韻達(dá)快遞業(yè)務(wù)、中國地震臺網(wǎng)中心、中移物聯(lián)智慧出行等眾多企業(yè)項(xiàng)目中，助力他們更高效地處理和管理時序數(shù)據(jù)，推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)發(fā)展。