Apache Doris物联网应用：时序数据处理
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dori/doris 在物联网（Internet of Things, IoT）场景中，设备每秒钟都会产生大量时序数据（Time Series Data），如传感器读数、设备状态等。这些数据具有高写入吞吐量、按时间排序、冷热数据差异明显的特点，传统数据库往往难以兼顾存储效率与查询性能。Apache Doris作为一款高性能分析型数据库，通过专门优化的时序数据处理机制，为物联网应用提供了高效解决方案。
时序数据的挑战与Doris的应对策略
物联网设备产生的数据通常具有以下特征：
- 高频写入：单个设备可能每秒产生数十条记录，百万级设备集群的写入压力巨大
- 时间关联性：数据按时间轴生成，查询多涉及时间范围聚合（如每小时平均温度）
- 生命周期管理：旧数据查询频率低，但需长期保留用于趋势分析
- 查询模式固定：多为时间窗口内的聚合计算，较少随机更新
Apache Doris通过三级架构应对这些挑战：
核心优化模块位于be/src/olap/cumulative_compaction_time_series_policy.cpp，该策略通过动态调整数据合并阈值，平衡写入性能与存储效率。
时序数据模型设计最佳实践
表结构设计
针对物联网场景，建议采用分区+分桶的复合模型：
CREATE TABLE sensor_data (
device_id BIGINT,
timestamp DATETIME,
temperature DOUBLE,
humidity DOUBLE,
status STRING
)
PARTITION BY RANGE(timestamp) (
PARTITION p202501 VALUES LESS THAN ('2025-02-01'),
PARTITION p202502 VALUES LESS THAN ('2025-03-01')
)
DISTRIBUTED BY HASH(device_id) BUCKETS 32
PROPERTIES (
"time_series_compaction_policy" = "true",
"time_series_compaction_goal_size_mbytes" = "1024",
"time_series_compaction_time_threshold_seconds" = "3600"
);
关键参数说明（配置位于be/src/olap/cumulative_compaction_time_series_policy.cpp#L78）：
time_series_compaction_goal_size_mbytes：触发合并的最小数据量（默认1GB）time_series_compaction_time_threshold_seconds：强制合并的时间间隔（默认3600秒）
数据生命周期管理
利用Doris的分区自动删除功能实现数据老化：
ALTER TABLE sensor_data
SET PROPERTIES (
"partition_lifetime" = "90",
"partition_lifetime_unit" = "DAY"
);
高效写入与查询优化
写入优化
物联网设备数据推荐使用Stream Load方式批量写入，通过be/src/runtime/stream_load.cpp实现毫秒级响应：
curl -X PUT "http://doris-fe:8030/api/db/sensor_data/_stream_load" \
-H "Authorization: Basic cm9vdDpwb2xhcml0eQ==" \
-H "label: sensor_20250101" \
-H "column_separator:," \
-T /data/sensor_batch.csv
查询加速技术
- 时间窗口聚合优化
Doris在be/src/exprs/agg_functions.cpp中实现了滑动窗口函数，支持高效的时间序列计算：
SELECT
device_id,
DATE_TRUNC('hour', timestamp) AS hour,
AVG(temperature) OVER (
PARTITION BY device_id
ORDER BY timestamp
RANGE BETWEEN INTERVAL '1' HOUR PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS hourly_avg
FROM sensor_data
WHERE timestamp > NOW() - INTERVAL '7' DAY;
- 预计算物化视图
对高频查询场景，可创建自动更新的物化视图：
CREATE MATERIALIZED VIEW sensor_hourly_stats
AS SELECT
device_id,
DATE_TRUNC('hour', timestamp) AS hour,
AVG(temperature) AS avg_temp,
MAX(humidity) AS max_humidity
FROM sensor_data
GROUP BY device_id, DATE_TRUNC('hour', timestamp)
REFRESH AUTO ON MANUAL;
时序数据压缩与存储优化
Doris针对时序数据特点，在be/src/olap/rowset/segment_v2/encoding.cpp中实现了三类压缩优化：
| 压缩策略 | 适用场景 | 压缩率 | 性能影响 |
|---|---|---|---|
| LZ4 | 热数据实时查询 | 30-50% | 低CPU消耗 |
| ZSTD | 温数据平衡存储与查询 | 50-70% | 中CPU消耗 |
| GZIP | 冷数据长期归档 | 70-85% | 高CPU消耗 |
通过be/src/olap/tablet.cpp中的自动分层机制，数据会根据访问频率和时间自动迁移到对应存储层，实现存储成本最优化。
实际案例：智能工厂温度监控系统
某汽车制造工厂部署了5000个温度传感器，每10秒采集一次数据，使用Apache Doris构建监控系统：
- 数据写入：通过extension/DataX/doriswriter/将传感器数据批量导入，峰值写入吞吐量达8000 rows/sec
- 实时监控：使用Doris的fe-core/src/main/java/org/apache/doris/qe/QueryExecutor.java实现亚秒级响应的仪表盘展示
- 异常检测：通过be/src/exprs/user_function.cpp注册UDF，实现基于3σ原则的温度异常检测
- 历史分析：对超过3个月的历史数据，通过tools/row_to_column/convert_row_to_column.py转换为列存格式，存储成本降低60%
部署与配置最佳实践
关键配置项
在conf/be.conf中优化时序数据处理性能：
# 时序数据合并阈值
time_series_compaction_goal_size_mbytes = 2048
# 内存中缓存的最近数据窗口大小
time_series_memory_buffer_size_mb = 512
# 分区自动合并触发阈值
cumulative_compaction_num_singleton_deltas = 50
硬件资源建议
| 组件 | 配置建议 | 说明 |
|---|---|---|
| CPU | 16核+ | 高并发聚合计算需求 |
| 内存 | 64GB+ | L0层数据缓存 |
| 磁盘 | SSD+SATA混合 | SSD存储热数据，SATA存储冷数据 |
| 网络 | 10Gbps | 支持节点间数据复制 |
总结与未来展望
Apache Doris通过专门优化的时序数据处理引擎，为物联网应用提供了从数据写入、存储管理到查询分析的全链路解决方案。其核心优势在于：
- 自动分层存储：平衡性能与成本
- 高效时间窗口计算：毫秒级响应复杂聚合查询
- 灵活扩展：支持从单节点到数千节点的无缝扩展
随着物联网设备数量的爆炸式增长，Doris团队正致力于进一步优化：
- 引入时序数据专用索引（如be/src/olap/index/zone_map_index.cpp）
- 开发流批一体的实时分析能力
- 增强与IoT平台（如ThingsBoard、KairosDB）的生态集成
如需了解更多细节，可参考官方文档docs/generate-config-and-variable-doc.sh或参与社区讨论。通过Apache Doris，您的物联网平台将获得处理海量时序数据的强大能力，为业务决策提供实时洞察。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
