RocksDB优化：IOTDB元数据存储方案与性能测试

本文档探讨了在使用IoTDB（物联网数据库）过程中遇到的问题，即随着业务增长，元数据存储占用大量内存导致系统性能瓶颈。针对这个问题，作者提出了一种基于RocksDB的改进策略，主要涉及两种解决方案： 1. **分库分表存储**: - 方案的核心是将元数据按照数据结构和层级进行拆分，如存储组、设备、指标等，形成分布式结构。具体操作是将`root.{level}name`键值对存储在不同的表中，如`root.1s`、`root.2s.2i`等，通过`nodetype`区分表，并在全量数据中记录每个键值对的原始层级信息。 - 全量数据中存储额外信息，如`sg+ttl`、`isAligned`、`schema`等，以及一个包含所有节点类型的列表，以维护数据的一致性。 - 按照节点类型（nodetype）对数据进行切分，这样可以有效减少单个节点的内存占用，提高系统的并发处理能力。 2. **全量存储**: - 这是一种备份策略，将顶层元数据如`root`节点的子节点信息分别存储，例如`sroot`、`iroot`、`droot`和`mroot`下的子节点，每个节点还包含了特定的属性，如`sgcc`、`2ln`、`3wt01`等，以及对应的传感器状态、温度等数据。 - 这种方法保留了一份完整的数据副本，便于数据恢复和查询，同时通过这种方式分散了元数据的存储压力。 实施这个方案后，通过将元数据的存储分散到多个独立的存储单元，并且利用RocksDB的高效数据存储特性，可以显著降低单个节点的内存消耗，从而避免内存溢出导致的服务中断。然而，这需要根据实际的业务规模和硬件资源来优化配置，确保性能和可用性的平衡。同时，该方案也适用于分布式版本的IoTDB，解决了原有架构中元数据过大引发的内存问题。通过对比测试和实际部署，可以评估这个改进措施的有效性和效率提升。