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BlueSky高性能时序数据库场景选择是否所有的数据都适合用时序数据库来存储？

是否定的，时序数据库提供了针对大量数据的插入操作，但同时数据的读取延迟也相对增加。而且时序数据库不支持 SQL 的数据查询。

主要适用时序数据库的场景：软件系统： 虚拟机、容器、服务、应用监控物理系统： 水文监控、工厂的设备监控、***安全相关的数据监控、通讯监控、传感器数据、血压变化、心率等资产跟踪应用： 汽车、卡车、物理容器、运货托盘***交易系统： 传统证券、新兴的加密数事件应用程序： 跟踪用户、客户的交互数据商业智能工具： 跟踪关键指标和业务的总体健康情况

bluesky时序数据库领域到底涉及哪些问题和哪些解决

这些领域问题的技术呢？个就是存储数据结构的设计，利用xL***-Tree的架构解决写入高吞吐问题。第二个在高性能查询上面，各个产品都有自己的索引定制和查询优化器的引入。第三个在存储成本上面，各个时序数据库产品以列式存储和具体类型的针对性压缩算法选取解决存储成本问题。当然在云上存储成本上面我，们还可以在边缘端做更多的优化处理，在云上有冷热数据的处理，这也是分布式云的技术战略趋势所导向的。第四个也是非常重要的领域问题，就是乱序的解决，利用写前保序和写后重排多种手段在存储层面解决乱序问题。进而在后续的计算分析部分发挥价值。那么大家想想除了上面的四个方面还有其他关键问题和技术需要关注吗？当然还有，那就是在分布式云的架构下，边缘端的部署也是需要高可靠的，各个时序数据库产品都需要提供多副本的集群版支持。还有一个，如果让时序数据库产生大价值，边缘端的实时计算也是的，那么，时序数据库对实时计算的支持也有很大的技术挑战。

BlueSky高性能时序数据库应用场景

制造业：比如轻量化的生产管理云平台，运用物联网和大数据技术，采集、分析生产过程产生的各类时序数据，实时呈现生产现场的生产进度、目标达成状况，以及人、机、料的利用状况，让生产现场完全透明，提高生产效率。

******：传统证券、新兴的加密的交易系统，采集、分析交易过程中产生的时序数据，实现***量化交易。DevOps：IT基础设施和应用的运维系统，采集、分析设备运行和应用服务运行监控指标，实时掌握设备和应用的健康状态。

社交媒体：社交APP大数据平台，跟踪用户交互数据，分析用户习惯、改善用户体验；***系统，采集***过程中包括主播、观众以及中间各环节的监控指标数据，监控***质量。

卫生***：商业智能工具，采集智能手表，智能手环中的健康数据，跟踪关键指标和业务的总体健康情况；智慧家居：居家物联网平台，采集家居智能设备数据，实现远程监控。网络：网络监控系统，实时呈现网络、带宽使用情况。

BlueSky时序数据库怎么分

关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。

数据库分布式内容无非就是数据切分（Sharding），以及切分后对数据的***、整合。数据切分就是将数据分散存储到多个数据库中，使得单一数据库中的数据量变小，通过扩充主机的数量缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库操作性能的目的。

数据切分根据其切分类型，可以分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分