阿里云时序数据库 再不懂时序就OUT啦!阿里云数据库InfluxDB正式商业化

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再不懂时序就OUT啦!阿里云数据库InfluxDB正式商业化

阿里云数据库 InfluxDB®版已于近日正式启动商业化。云数据库 InfluxDB®是基于当前最流行的开源数据库 InfluxDB提供的在线数据库服务，相比较开源具有免运维，稳定可靠，可弹性伸缩的优势，广泛应用于互联网基础资源监控，容器监控，业务运营监控分析，物联网设备远程实时监控，工业安全生产监控，生产质量评估和故障回溯。提供时序数据自动化采集，压缩存储，类SQL查询，多维聚合计算和数据可视化分析能力。点击关注，InfluxDB商业化活动

时序数据和企业业务密切相关，不可或缺。任何一家企业都需要一套高效的运维系统保证实时发现应用和业务问题，通过监控，故障告警的手段，进行故障定位，保证在线业务的稳定，减少不可用时常。业务运营人员依赖运营系统，保证有充足的数据进行业务分析判断，便于更准确的做出业务决策。物联网企业和工业企业都需要能够实时掌握设备的运行状态，对生产过程进行监控，实时判故障预警，故障定位，故障回溯以及业务。以上业务场景都需要时序数据作为“数据证据”来表示指标“变化”过程，进而达到告警，诊断，修复和预测的业务目的。

时序数据很简单，构成具有三个要素，主体，时间戳，和指标数据。比如： xxx公司（主体）2019年8月26日上午10时，11时， 12时（时间戳）的股价分别是：160 USD，165 USD，180 USD（指标值）。概括来说，区别于关系数据库关心的是“最终结果”。时序数据表示的是资产或者过程是如何随着时间变化的，体现的是“变化”的过程价值。

时序数据主要应用在：运维监控，运营分析，设备监控，BI分析，工业安全生产监控场景。这些场景上，产生的核心数据是时序数据，业务特征表现在写多读少，无事务性要求，数据分析强关联时间维度，且实时性要求高。

时序数据库针对时序数据业务特征进行针对性的数据存储结构设计，以及存储方式的优化，在监控等时序业务场景下数据的写入，读取，分析能力相比较传统的关系型数据库如 MySQL，具有百倍的性能提升。

从数据存储架构上看，关系数据库通常按照行来记录一条时间记录数据，且顺序记录之间无主体关联性，单个主体的记录数据随机分散在多行，如果是分布式数据库甚至分布在多个分分库上，记录之间也没有时间顺序组织数据，连续时间戳的数据，分散在不连续的存储上，这样就造成按照主体和时间维度的数据写入和存储的效率大大降低。

而时序数据库按照主体为维度进行数据存储和索引，完全按照业务使用场景组织数据，相同主体指标数据组织在一起，并且按照时间为度进行分片存储，只需要获取主体信息和时间分片信息就可以顺序进行写入和读取操作。单次IO请求磁盘寻道的时间和获取数据量比关系数据库寻道的效率和获取数据量都要高，查询的时间区间越大，查询主体越多，数据越多，效率差异越大，整体性能比关系数据库要高出十倍甚至百倍。

云InfluxDB®相比较开源InfluxDB优势明显。云InfluxDB提供云服务的方式，有行业顶级的专家支持服务，具有免安装，免运维，稳定性高，数据高可靠的优势。使用云存储的方案，数据多副本存储，数据可靠性达到99.9999%。

自建快速迁移上云

云 InfluxDB提供了快速迁云的工具，只需动动鼠标就可以完成自建InfluxDB到云 InfluxDB的迁移。

类SQL开发友好，快速上手

阿里云 InfluxDB完全兼容开源 InfluxDB，面向开发友好，为了方便传统关系数据库开发者能够快速适应Influx DB开发，提供给了类 SQL的查询语言 InfluxQL，在提供强大的时序分析能力的基础上，最大程度的沿用了SQL的开发模式，使得学习成本大大降低。

集成数据采集，搭建监控更简单

阿里云数据库 InfluxDB继承了 Influx DB良好的开源生态，具有完整的数据采集，存储和数据可视化监控告警体系 TICK Stack支撑。同时相比较开源产品，提供了产品化的数据采集服务，只需在控制台进行几步简单操作，“0”代码完成各类监控源的监控数据自动采集。

云InfluxDB®金融高可用版即将推出

服务的高可靠和数据一致性对金融类企业至关重要，开源的InfluxDB没有提供高可靠的HA版本，阿里云InfluxDB针对金融，保险，银行，涉及数据和服务高可靠的研发了 HA高可用版本，目前正在商业化上线的过程中，不久就可上线提供服务。

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想学数据库的发展前景怎么样

数据库主要分为三大类

在信息化时代，数据库已经逐渐应用于各行各业。数据库主要分为三大类：数据库产品、数据库服务和数据库支撑体系。

数据库产品主要由关系型数据库、非关系型数据库、混合型数据库及数据库周边工具构成。

数据库服务是指围绕数据库的咨询规划、实施部署和运维运营等环节，为数据库系统的正常、高效、持续、安全使用提供信息技术服务工作。

数据库支撑体系由从事数据库学术研究、人才培养、开源社区、评测认证等工作的相关主体共同构成。

数据库产品以关系型为主，非关系型数据库以键值型数据库为主

目前，我国数据库产品主要以关系型为主，非关系型及混合型数据库较少。截止2021年6月，我国关系型数据库共有81个，非关系型数据库共有54个。在非关系型数据库中，键值型数据库占比最高，占非关系型数据库的9.26%。

五大行业应用较广，应用特点各不相同

在我国，金融、电信、政务、制造和互联网为我国数据库应用最为广泛的领域，但是它们的应用特点各不相同，金融、电信的IT监管环境较为严格、数据业务较为复杂、核心数据业务呈现“强事务”的特点，而对成本敏感度较低。与之相反的是，互联网领域对IT监管环境较弱，但是对成本敏感度较高。

市场规模有望接近7百亿元

虽然目前我国数据库较欧美国家发展规模较小，2020年我国数据库市场规模约占全球数据库市场规模的5.2%，约为240.9亿元。

但是，随着我国浙江智臾、涛思数据等为代表的时序数据库企业不断涌现，同时得到政策政策以及资本关注，我国数据库行业有望迎来新一轮的增长，2025年我国数据库市场规模有望接近7百亿元。

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