文献类型：期刊文章

作　　者：徐化岩[1] 初彦龙[2]

Xu Huayan;Chu Yanlong(State Key Laboratory of Hybrid Process Industry Automation Systems and Equipment Technology, Automation Research and Design Institute of Metallurgical Industry, Beijing 100071, China;Department of Public Security Management, Liaoning Police College, Dalian 116036, Liaoning, China)

机构地区：[1]冶金自动化研究设计院混合流程工业自动化系统及装备技术国家重点实验室,北京100071 [2]辽宁警察学院治安管理系,辽宁大连116036

出　　处：《计算机应用与软件》

基　　金：国家重点研发计划项目(2017YFB0304102)

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：9

起止页码：33-36

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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1 000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。

关 键 词：时序数据库 influxDB  TSM 压缩  索引

分 类 号：TP311.13]