一、有了Kafka+流處理框架，為什么還需要時(shí)序數(shù)據(jù)庫

在物聯(lián)網(wǎng)實(shí)際部署中，消息中間件（kafka，emq等）和時(shí)序數(shù)據(jù)庫通常是上下游的關(guān)系。

消息中間件有非常高的并發(fā)能力，能夠同時(shí)接受百萬級的網(wǎng)絡(luò)連接。一個數(shù)據(jù)庫（包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫和時(shí)序數(shù)據(jù)庫）創(chuàng)建一個會話（客戶端連接）的成本比較高，能接受的連接數(shù)量也就在幾百和幾千這樣的級別（分布式數(shù)據(jù)庫可以按節(jié)點(diǎn)數(shù)增加，但數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于消息中間件）。當(dāng)面對大量的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，消息中間件架設(shè)在中間，接受傳感器的數(shù)據(jù)，然后再批量寫入到時(shí)序數(shù)據(jù)庫中。時(shí)序數(shù)據(jù)庫的寫入吞吐量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于關(guān)系數(shù)據(jù)庫，每秒寫入百萬級和千萬級的數(shù)據(jù)點(diǎn)都不是問題。以分布式時(shí)序數(shù)據(jù)庫DolphinDB為例，6個服務(wù)器構(gòu)成的集群，每秒能達(dá)到千萬測點(diǎn)的三副本寫入。可以這么說，消息中間件的高并發(fā)能力和時(shí)序數(shù)據(jù)庫的高吞吐量聯(lián)合起來，解決了物聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和存儲問題。

至于時(shí)序數(shù)據(jù)庫的用途，參考其它回答，包括：提供永久的數(shù)據(jù)存儲和管理能力，數(shù)據(jù)查詢和分析等。

抽象來看，消息隊(duì)列與時(shí)序數(shù)據(jù)庫沒有本質(zhì)的區(qū)別，都是對時(shí)間序列數(shù)據(jù)的處理。但功能上，時(shí)序數(shù)據(jù)庫要有查詢、計(jì)算，而消息隊(duì)列只是簡單的生產(chǎn)、消費(fèi)，先進(jìn)先出。由于要有計(jì)算、分析，無論是結(jié)構(gòu)化寫入還是schemaless寫入，時(shí)序數(shù)據(jù)庫內(nèi)部一定要把數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理，否則沒法進(jìn)行計(jì)算和分析的。而消息隊(duì)列完全不用考慮這個，完全做非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理就行。從存儲設(shè)計(jì)的角度來看，兩者是沒有區(qū)別的，都需要有數(shù)據(jù)的保留策略，都需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)分片。一個時(shí)間線的ID可以作為kafka來的key, 對數(shù)據(jù)指定partition.

兩者正在融合，開源的TDengine就是這樣的，它不僅是時(shí)序數(shù)據(jù)庫，但同時(shí)又具備消息隊(duì)列的功能。這樣在大數(shù)據(jù)框架下，就能減少一個環(huán)節(jié)，降低系統(tǒng)復(fù)雜度，降低運(yùn)維成本。Kafka的企業(yè)版也在做類似的事情，除消息隊(duì)列功能外，對外還提供SQL查詢，提供各種分析計(jì)算功能。

更進(jìn)一步，流式計(jì)算也可以融合進(jìn)來。流式計(jì)算也是基于時(shí)序數(shù)據(jù)的，因此TDengine從設(shè)計(jì)的名列前茅天起，就考慮了流式計(jì)算，但目前還僅僅提供時(shí)間驅(qū)動的流式計(jì)算，后續(xù)版本會提供基于事件驅(qū)動的流式計(jì)算。這樣對于物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、IT運(yùn)維等場景，系統(tǒng)架構(gòu)將更進(jìn)一步簡化，運(yùn)維成本進(jìn)一步降低。

延伸閱讀：

二、時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫TSDB

TSDB（Time Series Database）：一系列數(shù)據(jù)點(diǎn)按照時(shí)間順序排列；時(shí)間序列數(shù)據(jù)就是歷史烙印，具有不變性、時(shí)間排序性。

（基于時(shí)間的一系列數(shù)據(jù)，在有時(shí)間的坐標(biāo)中將這些數(shù)據(jù)點(diǎn)連成線，往過去看可以做成多維度報(bào)表，揭示其趨勢性、規(guī)律性、異常性；往未來看可以做大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)校、實(shí)現(xiàn)預(yù)測和預(yù)警。

時(shí)序數(shù)據(jù)庫就是存放時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，并且需要支持時(shí)序數(shù)據(jù)的快速寫入、持久化、多維度的聚合查詢等基本功能）。