20行搞懂时序数据库的内部数据模型
时序数据库专门为时间序列数据优化，和普通数据库有什么不同？👇
📌 用户视角
数据看起来和关系型数据库的表差不多
📌 内部存储
底层用 TSM（Time-Structured Merge Tree） 存储，格式为 [Measurement, Tag, Field Name]，能快速按时间和标签聚合分析
📌 典型使用场景：
- 📈 交易和行情数据
- 🖥️ 服务器监控指标
- 📊 应用性能监控（APM）
- 🌐 网络数据
- 🌡️ 传感器数据（IoT）
- 🖱️ 点击流分析
- 📋 事件记录
💡 如果你的数据天然带时间戳且需要按时间聚合查询，时序数据库比关系型数据库高效得多。常见的有 InfluxDB、TimescaleDB、Prometheus。
你用过时序数据库吗？👇
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