mandodb快速入门5分钟上手最小化时序数据库【免费下载链接】mandodb A minimize Time Series Database, written from scratch as a learning project. 从零开始实现一个 TSDB项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/mandodbmandodb是一个从零开始实现的最小化时序数据库TSDB专为学习目的设计。作为监控系统开发人员研究时序数据库的实践项目mandodb虽然不具备生产环境所需的完整功能但它简洁的实现和清晰的架构非常适合新手了解时序数据库的核心原理。 什么是时序数据库时序数据Time Series Data是按时间顺序记录的一系列数据点广泛应用于监控、物联网、金融等领域。时序数据库TSDB则是专门优化存储和查询这类数据的数据库系统。核心概念数据点Point包含时间戳Timestamp和数值Value的二元组(int64, float64)时间线Series具有相同标签组合的一组数据点例如{__name__cpu.busy, host: localhost, iface: eth0} 为什么选择mandodb作为学习工具mandodb具有以下优势极简设计去除复杂功能保留时序数据库核心特性代码清晰从零实现易于理解内部原理高效压缩采用Gorilla差值算法平均可将16字节数据点压缩至1.37字节内存映射使用mmap技术优化磁盘IO性能图数据压缩比随时间增长的收敛曲线在120个点时达到最佳值 快速开始环境准备mandodb使用Go语言开发首先确保已安装Go环境# 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/mandodb cd mandodb # 安装依赖 go mod tidy基本用法示例以下是一个简单的使用示例展示如何创建数据库、插入数据和查询数据package main import ( fmt time github.com/chenjiandongx/mandodb ) func main() { // 创建TSDB实例使用纯内存模式 store : mandodb.OpenTSDB( mandodb.WithOnlyMemoryMode(true), mandodb.WithWriteTimeout(10*time.Second), ) defer store.Close() // 插入数据 _ store.InsertRows([]*mandodb.Row{ { Metric: cpu.busy, Labels: []mandodb.Label{ {Name: node, Value: vm1}, {Name: dc, Value: gz-idc}, }, Point: mandodb.Point{Ts: 1600000001, Value: 0.1}, }, { Metric: cpu.busy, Labels: []mandodb.Label{ {Name: node, Value: vm2}, {Name: dc, Value: sz-idc}, }, Point: mandodb.Point{Ts: 1600000001, Value: 0.1}, }, }) // 查询数据 data, _ : store.QueryRange(cpu.busy, nil, 1600000000, 1600000002) fmt.Printf(查询结果: %v\n, data) // 查询时间线 series, _ : store.QuerySeries( mandodb.LabelMatcherSet{{Name: __name__, Value: cpu.busy}}, 1600000000, 1600000002) for _, s : range series { fmt.Printf(时间线: %v\n, s) } }⚙️ 核心特性解析数据存储结构mandodb采用分段存储策略将数据分为内存段Memory Segment和磁盘段Disk Segment内存段存储最近的热数据支持快速写入和查询磁盘段存储历史数据通过mmap映射到内存优化读取性能图内存段结构包含有序列表InOrderList和过时列表outdatedList高效的IO操作mandodb使用mmap技术优化文件操作相比传统IO减少了一次数据拷贝图常规文件操作与mmap文件操作的对比mmap减少了用户空间与内核空间的数据拷贝数据块组织数据在磁盘上以块Block形式组织每个块包含多个时间线的数据图数据块结构包含多个时间线Series的数据内容DataContent时间戳压缩mandodb实现了Gorilla论文中的时间戳差值压缩算法Delta-of-Delta大大减少了存储空间图时间戳差值压缩的分布情况96.39%的时间戳差值为0️ 配置选项mandodb提供了多种配置选项可以根据需求进行调整// 常用配置选项 mandodb.WithOnlyMemoryMode(true) // 纯内存模式 mandodb.WithDataPath(./data) // 数据存储路径 mandodb.WithRetention(7*24*time.Hour) // 数据保留时间 mandodb.WithMetaBytesCompressorType(mandodb.ZstdBytesCompressor) // 压缩算法 学习资源mandodb的源码结构清晰适合深入学习时序数据库原理核心实现tsdb.go数据压缩compressor.go内存管理memory_segment.go磁盘存储disk_segment.go索引设计index.go❓ 常见问题Q: mandodb适合生产环境吗A: 不适合。mandodb是学习项目缺少生产环境所需的WAL、Compact等功能。Q: 支持哪些查询操作A: 支持按标签查询时间线、按时间范围查询数据点等基本操作。Q: 数据如何持久化A: 内存中的数据会定期归档到磁盘通过mmap技术映射到内存访问。通过本文的介绍相信你已经对mandodb有了基本了解。现在就动手尝试体验这个最小化时序数据库的魅力吧【免费下载链接】mandodb A minimize Time Series Database, written from scratch as a learning project. 从零开始实现一个 TSDB项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/mandodb创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考