一ApacheIoTDB概述 官网定义：ApacheIoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。ApacheIoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能，并与ApacheHadoop、Spark和Flink等进行了深度集成，可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。1。1工业物联网场景下时序数据库的需求 当前5G技术正当时，福报厂长马云曾经对5G技术大加赞赏：5G催化了IoT的发展，80的5G利好体现在物联网领域。现在这已经成为一个现实，中国和美国的工业物联网，德国的工业4。0都在快速起步或者发展阶段。 在第四次工业革命的背景下，大数据成为了关键的生产资料。工业物联网的本质就是：数据模型。而机器设备产生的时序数据构成了工业大数据的主体。1。2ApacheIoTDB的架构概述 ApacheIoTDB套件由若干个组件构成，共同形成数据收集数据写入数据存储数据查询数据可视化数据分析等一系列功能。如图11展示了使用IoTDB套件全部组件后形成的整体应用架构。下文称所有组件形成IoTDB套件，而IoTDB特指其中的时间序列数据库组件。 图11ApacheIoTDB 在上图中，用户可以通过JDBC将来自设备上传感器采集的时序数据、服务器负载和CPU内存等系统状态数据、消息队列中的时序数据、应用程序的时序数据或者其他数据库中的时序数据导入到本地或者远程的IoTDB中。用户还可以将上述数据直接写成本地（或位于HDFS上）的TsFile文件。可以将TsFile文件写入到HDFS上，进而实现在Hadoop或Spark的数据处理平台上的诸如异常检测、机器学习等数据处理任务。对于写入到HDFS或者本地的TsFile文件，可以利用TsFileHadoop或TsFileSpark连接器允许Hadoop或Spark进行数据处理。对于分析的结果，可以写回成TsFile文件。IoTDB和TsFile还提供了相应的客户端工具，满足用户查看和写入数据的SQL形式、脚本形式和图形化形式等多种需求。二时序数据库对比 目前时序数据库有30多个，从架构的角度又可以分为三大类：第一类，以TimescaleDB为代表基于关系的时序数据库。第二类，以KairosDB为代表的基于KV的时序数据库，是从OpenTSDB衍生而来的。第三类，专门为时序数据数据而生的InfluxDB和ApacheIoTDB。 基于关系的时序数据库是建立在Btree的数据结构之上的，在写入上有先天的局限。基于KV的时序数据库在索引的建立上存储弊端，导致查询能力受限。那么基于LSMTree的InfluxDB和IoTDB在架构上都解决了高吞吐写入问题，如果从基础功能上比对，IoTDB没有什么过人之处，相比InfluxDB的一个最重要的好处是，开源版本支持集群部署；而InfluxDB的集群版本没有开源。 下面我们重点看一下官网是如何测试这些场景时序数据库的性能的。2。1写入性能测试 我们从两个方面来测试写性能：batchsize和clientnum。存储组的数量是10。有1000个设备，每个设备有100个传感器，也就是说一共有100K条时间序列。2。1。1通过改变Batchsize测试 10个客户端并发地写数据。IoTDB使用batchinsertionAPI，batchsize从1ms到1min变化（每次调用writeAPI写N个数据点）。如图12所示是写入吞吐率测试对比报告。 图12写入吞吐率对比 如图13所示是写入延迟（ms）对比报告： 图13写入延迟比对2。1。2通过改变clientnum进行测试 clientnum从1到50变化。IoTDB使用batchinsertionAPI，batchsize是100（每次调用writeAPI写100个数据点）。 写入吞吐率（pointssecond）如图14所示： 图14写入吞吐率比对2。2查询性能比对 10个客户端并发地读数据。存储组的数量是10。有10个设备，每个设备有10个传感器，也就是说一共有100条时间序列。 2。3对比总结 可以看出，无论是数据写入还是查询，IoTDB明显优于其他竞品。三IoTDB的主要功能特点3。1灵活的部署方式云端一键部署终端解压即用终端云端无缝连接（数据云端同步工具）3。2高效的时间序列数据读写支持百万级低功耗强连接设备数据接入（海量）。支持智能网联设备数据高速读写（高速）。以及同时具备上述特点的混合负载。3。3完美对接开源生态环境支持开源数据分析生态系统：Hadoop、Spark、Flink支持开源可视化工具对接：Grafana四ApacheIoTDB结合大数据组件部署 五总结 这属于ApacheIoTDB的第一篇文章，主要接触时间不长，肯定有很多需要改进的地方，希望大家多提宝贵意见。
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