时序数据困局突围：从存储爆炸到实时分析，金仓多模融合方案的技术实践

一、时序数据三大神坑：谁用谁崩溃，说多了都是泪

时序数据这玩意儿，说直白点就是“带时间戳的数字”——比如设备几点几分的温度、汽车每秒的位置、交易发生的具体时间。看着简单吧？可一到实际用的时候，能把人逼疯！我跟好多做工业、能源、交通的朋友聊过，发现大家都在踩同一个坑，而且是连环坑，一个比一个闹心：

1. 存储坑：数据越存越满，钱包被掏空

时序数据就跟家里的垃圾似的，一天不清理就堆一堆，还没法扔——毕竟故障追溯、合规检查都得用。有个做智慧工厂的兄弟跟我吐槽，他们之前没当回事，设备原始数据直接往库里存，才半年时间，单张表就堆到12亿行数据，直接整出俩大麻烦：

• 索引就是个“吃空间的摆设”：传统数据库的索引贼占地方，能占到数据本身的30%。后来要删3个月前的旧数据，删了整整8个小时！这期间业务部门查数据，慢得像蜗牛爬，延迟直接翻了5倍，客服电话都被打爆了；
• 存储费贵到肉疼：没压缩的原始数据，每1TB一年要花800块，他们厂一年光存数据就砸了200多万。关键是这200多万花得特冤——80%的数据平时根本用不上，就偶尔设备坏了查故障的时候翻一下，日常看生产报表，只需要个平均值、最大值就行。

其实这事儿特好理解：时序数据里的设备ID、指标名称（比如“温度”“压力”）重复率超高，能超过90%。就像你记日记，每天都写“今天温度25℃”，传统数据库就傻愣愣地每天都完整记一遍；而专门的时序压缩技术，就相当于记“今天和昨天一样，温度25℃”，一下子就能省好多空间。

2. 查询坑：查得慢就算了，还耽误干活

不管是看实时生产看板、找设备故障原因，还是做运维分析，都得频繁查时序数据。有个做电网的朋友更惨，他们之前直接查原始数据，结果：

• 查一次等半天：想查“过去24小时某片区电表电压异常”，得扫描5000万条数据，等18秒才出结果。要是赶上早高峰，同时有50多个人查报表，系统直接卡爆，页面转圈转得人心态爆炸；
• 查数据还耽误存数据：白天大家都查报表的时候，设备传数据的速度就变慢了——从50毫秒延迟涨到300毫秒，有些传感器因为传得太慢，还出现了数据重复的情况，后续整理起来更费劲。

这问题说白了就是“方法不对路”——90%的查询根本不用看原始数据。就像你想知道这一周的平均气温，不用每天的每小时温度都列出来，只需要个周平均值就行。提前把这些汇总结果算好存起来，再配个合适的索引，查起来能快10倍甚至100倍，再也不用等半天。

3. 融合坑：数据各存各的，想凑一起分析太难了

时序数据很少单独用，往往要和地图信息、设备档案这些数据一起分析。有个做智慧交通的兄弟，之前用了三套系统：一套存车辆轨迹（时序数据），一套存地理位置（地图数据），一套存车辆档案（文档数据）。结果想查“机场5公里内停了30分钟以上的可疑车辆”时，直接崩溃：

• 步骤多到让人头大：先在轨迹系统里筛时间范围，再到地理系统里圈5公里范围，最后到档案系统里查车辆信息，要调用3个接口，等10多秒才出结果——等结果出来，可疑车辆都跑没影了；
• 数据对不上更坑：不同系统的时间格式、设备编号规则不一样。比如轨迹系统里时间是“2025-01-01 10:00”，地理系统里是“2025/01/01 10:00”，查出来15%的结果都是错的，根本没法用来排查违规，白忙活一场。

这就是传统时序数据库的短板——只能存带时间的数据，其他类型的数据根本管不了。要是能把所有数据都放一个系统里，一句话就能查出来，哪有这么多破事。

二、金仓的解决办法：简单粗暴，直击痛点

针对这些坑，金仓没搞那些花里胡哨的“东拼西凑”——没把专门的时序数据库和其他系统凑一起用，而是在自己的数据库内核里，直接做了“时序优化+多类型数据支持+分布式扩展”，相当于一个系统顶好几个用。具体怎么弄的，用大白话拆成三点说，保证听懂：

1. 时序专门优化：存得省、查得快，不搞虚的

金仓针对时序数据“写得多、读得少、按时间排、重复多”的特点，做了三层优化，实际测试下来，比常用的InfluxDB快不少（测试环境就是普通的8核16GB服务器，SSD硬盘，跟大家平时用的差不多）：

（1）按字段压缩：存储成本直接砍80%

就像整理文件一样，把不同类型的数据分开压缩，不浪费一点空间：

• 设备ID、指标名称这些重复多的文字，直接换成数字存（比如“温度”换成1，“压力”换成2），重复率高的时候，1份数据能压缩成20份的大小，省空间到离谱；
• 温度、压力这些数字，不存完整数值，只存和上一个数据的差值（比如上一个温度25℃，下一个26℃，就存1），工业数据波动小，能压到原来的1/40；
• 时间戳只存毫秒级，再去掉多余的冗余，进一步省空间。

有个风电场，1000台风机每秒传15个指标的数据，用金仓压缩后，一年存数据只需要0.64TB，之前用传统方式要3.2TB，一年直接省了16万的存储费，相当于多赚了一笔。

（2）“时间+设备”双分区：查得快10倍，不用瞎翻

给数据分两层“文件夹”，查的时候不用翻整个数据库，直接精准定位：

• 按时间分：1月份的数据放一个文件夹，2月份的放另一个，查去年的数据不用翻今年的，省一半功夫；
• 按设备分：把设备ID分成1000组，每组放一个文件夹，查某台设备的数据，只翻它对应的文件夹，不用逐个找。

智慧工厂有十亿条数据，想查“过去3个月产线A的温度变化”，传统方式要15秒，金仓只需要1.2秒，快了10多倍，再也不用等半天。

（3）自带常用分析功能：不用自己瞎折腾

数据库里直接内置了50多个专门的分析工具，不用再在其他软件里二次计算，省了好多事：

• 想按5分钟统计数据，直接用一个函数就能分组，还能一键算出平均值、最大值，不用自己写复杂公式；
• 想找设备异常，用一个函数就能自动识别（比如温度突然超出正常范围），不用人工盯着看；
• 想结合地理位置查，直接用一个函数就能圈出特定区域的设备数据，不用再切换地图软件。

有个海上航行监管系统，要算“每个区域每小时的浪高峰值差”，用金仓的专门函数，原本要2小时的活儿，12分钟就干完了，效率直接翻倍。

2. 多类型数据一起存：一句话查所有，不用来回切换

金仓最牛的一点是，一个数据库里既能存时序数据，又能存地图信息、设备档案、文档这些数据，不用再切换系统，核心就是“一个库+一句话查询”，简单到离谱：

• 所有数据都存在一个系统里，不用来回导来导去，省了好多迁移的功夫；
• 不管是查时序数据，还是查地图、查档案，用同一种查询语句就行。比如想查“7天内距离天安门5公里内的设备运行数据”，一句话就能查出来，眨个眼的功夫就有结果，再也不用调用好几个接口。

有个直辖市法院，用金仓一个数据库，就搞定了诉讼档案查询、电子卷宗分析、法庭位置调度，12个子系统都靠它支撑，运维人员的活儿直接少了60%，还评上了数字化创新案例，简直是双赢。

3. 分布式架构：数据再多也扛得住，不怕崩

要是数据量特别大，比如全省的电表数据、全国的物流轨迹，金仓也能hold住，直接加服务器就行，扩展性拉满：

• 能随便加服务器：加一台服务器，写入速度就快一倍，单台服务器每秒能写15.2万条数据，3台就能扛住45万条/秒，再多数据也不怕写不进去；
• 不怕服务器坏：一台服务器坏了，另一台会自动顶上，数据不会丢，恢复时间不到10秒，不用慌慌张张抢修；
• 数据分布均匀：不会让某一台服务器累到，所有服务器一起干活，不会出现单点崩溃的情况。有个电网系统，20台服务器就扛住了5000万智能电表的数据，传数据的延迟一直稳定在50毫秒以内，稳得一批。

三、中小企业落地：花小钱办大事，不用复杂操作

中小企业预算不多、技术人员也少，搞复杂的架构根本扛不住。金仓给了个“三层表”的简单方案，不用懂太多技术就能落地，步骤如下，照着做就行：

1. 建三张表：各司其职，不混乱（附简单操作代码）

（1）原始数据表：存最细的数据，查故障时用

CREATE TABLE telemetry_points (ts TIMESTAMP NOT NULL,          -- 时间戳（精确到毫秒）device_id VARCHAR(64) NOT NULL, -- 设备编号（比如设备1、设备2）metric VARCHAR(64) NOT NULL,    -- 指标名（比如temperature=温度）value DOUBLE PRECISION NOT NULL,-- 数值（比如25.5℃）quality INTEGER DEFAULT 0,      -- 数据质量（0=正常，1=异常）PRIMARY KEY (ts, device_id, metric)
)
PARTITION BY RANGE (ts) SUBPARTITION BY HASH (device_id); -- 按时间和设备分区-- 建2025年1月的分区，设备分1000组
CREATE TABLE telemetry_points_p202501
PARTITION OF telemetry_points FOR VALUES FROM ('2025-01-01') TO ('2025-02-01')
SUBPARTITION TEMPLATE (SUBPARTITION s0 VALUES WITH (MODULUS 1000, REMAINDER 0),SUBPARTITION s1 VALUES WITH (MODULUS 1000, REMAINDER 1),... -- 共1000组
);-- 建索引，查得更快
CREATE INDEX idx_tp_device_metric ON telemetry_points (device_id, metric, ts);

（2）汇总表：存提前算好的结果，看报表用

CREATE TABLE telemetry_1m (bucket_start TIMESTAMP NOT NULL, -- 汇总时间（比如5分钟一组）device_id VARCHAR(64) NOT NULL,  -- 设备编号metric VARCHAR(64) NOT NULL,     -- 指标名avg_value DOUBLE PRECISION,      -- 平均值max_value DOUBLE PRECISION,      -- 最大值min_value DOUBLE PRECISION,      -- 最小值cnt BIGINT,                      -- 数据条数PRIMARY KEY (bucket_start, device_id, metric)
);-- 每5分钟自动算汇总数据，不用手动算
CREATE OR REPLACE PROCEDURE refresh_telemetry_1m()
LANGUAGE plpgsql
AS $$
BEGININSERT INTO telemetry_1mSELECTDATE_TRUNC('5 minute', ts) AS bucket_start,device_id,metric,AVG(value),MAX(value),MIN(value),COUNT(*)FROM telemetry_pointsWHERE ts >= NOW() - INTERVAL '1 hour' -- 补最近1小时的数据（防止数据迟到）ON CONFLICT (bucket_start, device_id, metric) DO UPDATESET avg_value = EXCLUDED.avg_value,max_value = EXCLUDED.max_value,min_value = EXCLUDED.min_value,cnt = EXCLUDED.cnt;
END;
$$;-- 设置定时任务，每5分钟跑一次，不用手动触发
SELECT cron.schedule('refresh-telemetry-1m', '*/5 * * * *', 'CALL refresh_telemetry_1m();');

（3）事件表：存告警和设备状态，找故障用

CREATE TABLE telemetry_events (event_ts TIMESTAMP NOT NULL,     -- 告警时间device_id VARCHAR(64) NOT NULL,  -- 设备编号event_type VARCHAR(64) NOT NULL, -- 告警类型（比如temperature_alarm=温度告警）severity INTEGER NOT NULL,       -- 严重程度（1-5级，1级最轻微，5级最严重）message VARCHAR(256),            -- 描述（比如“温度超过30℃，请注意”）PRIMARY KEY (event_ts, device_id, event_type)
);

2. 运维小技巧：少踩坑、省成本，不用天天加班

• 旧数据移去便宜存储：超过3个月的原始数据，移到对象存储（比硬盘便宜多了），要用的时候再查，不用占主数据库的空间；
• 限制查原始数据：别让大家随便查原始数据，比如最多同时5个人查，引导大家看汇总表，避免系统卡顿；
• 每月测一次恢复：每个月试试能不能恢复数据，确保设备坏了数据也不会丢，不用到时候手忙脚乱。

四、实际测试：金仓比InfluxDB快多少？差距很明显

为了看看金仓到底好不好用，我们在工业环境里对比了金仓数据库（KingbaseES V8R6）和常用的InfluxDB-v2.7.4，重点看写数据速度、查数据速度、存数据成本，结果如下，差距一目了然：

测试项目	金仓数据库	InfluxDB-v2.7.4	提升多少
每秒最多写多少条数据	15.2万条	8.7万条	快74.7%，差不多快一倍
每秒写10万条时的延迟	不到50毫秒	不到120毫秒	快58.3%，延迟少一半多
复杂查询响应时间	1.2秒	15.6秒	快1191.7%，快10多倍
1亿条数据占多少存储	187GB	324GB	省42.3%存储费，少花一半钱
删30天旧数据要多久	30秒	12分钟	快2300%，12分钟vs30秒，差距太大

而且金仓能一句话查时序+地图数据，不到500毫秒就出结果；InfluxDB得额外装软件才能查地图数据，要等10多秒，还容易出错，用起来特别费劲。

五、总结：时序数据管理不用愁，金仓这方案真靠谱

时序数据的价值根本不是“存得越多越好”，而是“想用的时候能快速拿到、能用起来”。金仓的方案之所以管用，就是没局限在“只能存时序数据”的死思路里，而是把时序优化、多类型数据支持、分布式扩展整合到一起，让时序数据能和其他数据无缝配合，不用再搞各种复杂的集成。

对企业来说，选时序数据方案，别被那些花里胡哨的概念忽悠，就看三点：能不能省钱（压缩效果好不好、能不能分冷热存储）、能不能查得快（有没有分区、汇总表）、能不能和现有数据配合（支持多类型数据、不用学新的查询方式）。金仓这套方案，不仅解决了现在存得多、查得慢、数据散的问题，以后想做AI分析、时空大数据分析也能直接扩展，不用再换系统，对想靠数据驱动业务的企业来说，确实是个省心又靠谱的选择。