GreptimeDB：构建分布式时序数据库的路线图

引言：
在当今的数据驱动世界中，时序数据的处理变得越来越重要。为了有效地存储、查询和分析大规模的时序数据，分布式时序数据库成为了一个关键的需求。GreptimeDB是一个旨在满足这一需求的开源项目，它提供了高性能、可扩展的分布式时序数据库解决方案。本文将介绍GreptimeDB的路线图，展示未来的发展方向和计划。

1. 引入分布式架构
   当前的GreptimeDB是基于单节点架构设计的，但随着数据量的增长，单节点的处理能力将成为瓶颈。为了提升性能和可扩展性，我们计划引入分布式架构。这将包括以下关键方面的设计和实现：

   • 分布式数据存储：将数据分片存储在多个节点上，以提高负载均衡和并行处理能力。
   • 分布式查询处理：设计分布式查询引擎，支持跨节点的查询优化和执行。
   • 数据一致性和容错性：引入分布式一致性协议，确保数据的一致性和可靠性。

2. 支持多种数据模型
   时序数据的类型多样化，不同的应用场景可能需要不同的数据模型。为了满足不同用户的需求，我们计划在GreptimeDB中引入支持多种数据模型的功能。

   • 关系型模型支持：允许用户将时序数据与其他关系型数据进行关联和查询。
   • 文档型模型支持：提供文档型数据库的特性，支持复杂的结构化数据存储和查询。
   • 图形模型支持：为图形数据建模和查询提供相应的功能。

3. 强化查询和分析能力
   为了提供更强大的查询和分析能力，我们计划在GreptimeDB中引入以下功能：

   • 聚合查询支持：提供