时间序列数据压缩算法简述

CnosDB

于 2023-12-03 23:14:50 发布

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分类专栏：工程师有话说文章标签：时序数据库 cnosdb 数据库

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本文介绍了时间序列数据压缩的起源、分类，探讨了无损和有损压缩算法，如Gorilla、LZ4和Zstandard，并提到了CnosDB如何支持这些压缩方法。特别关注了在CnosDB中应用压缩算法以优化存储和查询效率。

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本文简单介绍了时间序列压缩任务的来源，压缩算法的分类，并对常见压缩算法的优缺点进行了简介，爱码士们快来一探究竟呀！

引言

时间序列数据是在许多应用程序和领域中生成的一种基本数据类型，例如金融、医疗保健、交通和智慧城市[1]。时间序列分析对于各种任务至关重要，包括异常检测、预测、分类和聚类等。然而，时间序列数据的庞大数量和复杂性可能对高效存储、检索和处理带来重大挑战[2]。

相比于传统的关系型数据库，时间序列数据库天生是为了时间序列数据处理而生。关系数据库往往采用传统的B+树存储结构以及行式存储的方式。这种存储结构的设计方案往往适合读多写少的场景，来提高数据查询性能，用以减少磁盘或者网络 I/O。

然而，在这种设计上，由于绝大部分设计和资源都是为了读取数据，在每插入一条新记录时，都要同步更新相应的存储结构。数据库往往还要先找到所要插入的数据位于B+ 树中的哪个节点，存储页面中的哪一个页，查看相应的键是不是已经存在等等，这都会大量增加插入操作的时间开销。因此，以目前时间序列数据库开源社区使用最为广泛的InfluxDB[3]为例，其采用了基于LSM树的存储结构，并对此进行了一些特异性优化开发，使得数据库写入的能力提高很多倍。

随着时间的推移，早期产生的数据所具有的价值会越来越低，对于时间序列数据库的应用场景之一监控场景来说，用户更可能仅仅关注当前时刻或近期内数据库的状态参数，而较早产生的数据会因时间积累越来越多且仅有较低概率会被查询。因此有必要对早期的数据进行一定程度的压缩，同时考虑到该类型数据查询价值较低，在提高压缩比的同时又能够尽可能保留原始数据的一些特征便成为了一个重要的问题。这样可以更好地对数据库资源合理规划、缓解数据库管理数据的压力，降本增效，更好的为数据的存储和查询赋能。

为了应对这些挑战，越来越需要专门的算法和数据结构来压缩并索引时间序列数据。数据压缩算法主要在数据压缩比、数据解压缩速度、数据压缩精度这几方面做权衡，指导了时间序列数据压缩的各种技术的发展。