HBase在时间序列数据库HiTSDB中的优化与应用

"本文主要探讨了HBase在时间序列数据库中的应用，由数据库高级技术专家悠你在2017年杭州云栖大会上的分享为基础。分享内容涵盖了时序数据的定义、时序数据库的重要特性，以及HiTSDB针对时序场景所做的优化和HBase作为底层存储的优势。" 时序数据是指在时间轴上连续或间隔产生的数值序列，如股票价格、广告数据、环境温度变化、网站流量、健康监测数据、工业传感器数据、服务器监控信息和车联网数据等。这类数据通常具有以下特点：数据源广泛且数量庞大，数据产生速率高，新近数据的价值较高，数据会随着时间推移而老化，并且经常需要进行多维度标签的聚合与分析。 相比传统的关系型数据库，如MySQL的InnoDB引擎，处理时序数据存在一些挑战。例如，B树结构的索引在处理大量随机写入时效率低下，联合索引的空间优先方式并不适合时序数据，且标签列的重复存储增加了存储成本。此外，如果直接将时序数据按行保存在MySQL中，进行SQL聚合和分析操作会显著降低性能。 OpenTSDB是一个基于HBase的时间序列数据库，它通过特定的HBase Schema设计（如AsyncHbaseClient，时间优先的rowkey，数据按小时打包等）来缓解这些问题。然而，OpenTSDB仍面临热点问题和RowScan带来的性能挑战。 HiTSDB是为了解决这些挑战而进行优化的时序数据库。它采用了倒排索引，实现了高压缩比的缓存，以及分布式聚合引擎，以提升读写性能。倒排索引使得多维查询更为高效，全内存架构加速了交集计算，而性能评估和结果缓存则进一步提升了响应速度。HiTSDB的元数据管理策略，如使用sharding key作为前缀，支持前缀查找和删除依据，使得操作更加灵活。 在存储方面，HiTSDB采用了一种以写回方式工作的内存缓存，数据经过delta-delta和异或压缩，可以将每个数据点压缩至2字节以下，降低了存储需求。此外，它还利用了BinLog，与HBase共享HDFS，实现单点写入、多点读取，并通过时间窗口边界控制压缩数据的写回策略，以平衡写入效率和存储成本。 HBase因其分布式、强一致性和高扩展性，成为时间序列数据库理想的底层存储选择。而HiTSDB通过一系列针对性的优化，如倒排索引、全内存架构和高效的压缩策略，极大地提高了处理时序数据的能力，满足了大数据时代对实时分析和历史数据分析的需求。