万里时序库集群GreatDB TScale主要面向有强时序数据导入、存储、分析计算的业务场景, 例如大型工业互联网场景。目前GreatDB TScale已经在电网物联平台的时序库建设中发挥 重要作用。除了工业互联网外,GreatDB TScale的其他试用场景列举:
采用列式存储进行数据文件组织,使得GreatDB-TScale可以提供更加优异的时序数据分析能力
GreatDB-TScale采用了列式的存储,每个列的数据单独连续存储,非常利于进行高效的数据压缩
数据不仅按列存储,而且由矢量(列的部分)进行处理。这使我们能够实现很高的CPU性能
通过支持运行时编译技术来针对CPU密集的时序数据分析场景进行查询加速
SQL查询支持,并针对常用编程语言提供驱动程序,例如针对JAVA开发环境的JDBC驱动
TScale针对时序分析场景提供近似计算支持
通过内置的任务时钟,当表内的数据过期时, GreatDB-TScale会删除所有对应的行,以达到定期回收存储空间的效果
针对时序数据的分析计算,GreatDB-TScale提供了丰富的计算函数支持,涵盖25个种类
数据可以保存在不同的 shard(分片)上,每个 shard 都由一组用于容错的replica 组成,查询可以并行的在所有shard 上进行处理。这些 对用户来说是透明的
大型查询可以很自然的方式在GreatDB-TScale 中进行并行化处理,使用当前服务器上可用的所有资源。秒级吞吐量高达582MB/S
TScale实现了经典MPP架构,查询时利用整个集群所有的机器资源来进行大规模的并行计算,最大程度地加速数据的处理性能
支持在线动态扩容,对于用户来说,容操作很简单,无需人工做烦琐的数据迁移操作