时序数据库在水电站领域的应用

大家好，上期经过了王宏志教授对数据库前沿领域的介绍，不知道小伙伴们是否对数据库领域有了更深的认识呢，本期让我们回归时序数据库，再来聊一聊时序数据库在水电站领域的应用。 

本文仅代表个人观点，如有偏颇之处，还请海涵～

传统水电站监控系统迎挑战

在水电站的自动化控制过程中，电站的运行数据监控系统举足轻重。其后期为运行分析、趋势判断和事故处理等提供了有力的保障。水电站监控的数据具有采集频次高、并呈现时间序列排序等特点，使用传统的RDB（诸如MySQL、SQL Server、Oracle等）存储带来了诸多的问题。

首先，其存储成本高，写入吞吐低。大型水电站的测点非常之大，即使只是1万个测点，如果每秒采集一次，一天也要占用大约10 ~ 20 GB的磁盘存储空间。普通的磁盘阵列的容量很难满足上述海量数据的存储需求，而且关系型数据库对时序数据的压缩不理想，这也就造成伴随时间推移，其成本还将不断上升。此外，在传统方案下，海量数据写入耗时较长，难以满足千万级的写入需求。

其次，查询性能差。虽然会对关系型数据库进行分库分表、优化索引等技术操作，但随着存储数据的不断增长，其查询效率还是会显著降低，难以在秒级甚至毫秒级获取所需要的数据。同时，分表策略也会增加查询业务的复杂性。比如，如果按月分表，那么查询跨月数据需要通过多条SQL或联合查询才能获得所需结果。

时序数据库解决传统数据库瓶颈

针对水电厂监控系统中存储的数据大部分是时序数据的特点，基于时序数据库搭建水电站的监控系统成为了更好的选择。相比于关系型数据库，时序数据库在数据存储和查询方面，都有明显的性能优势。

时序数据库的高效压缩比可以节省大量的存储空间