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CeresDB 是一款领有计算存储拆散架构的分布式时序数据库，其存储层能够基于 OceanBase KV、OSS 等。通过近一年的开源研发工作，CeresDB 1.0 现已正式公布，达到生产可用规范。
CeresDB 团队曾经在时序数据畛域进行了 5 年的深耕。然而随着在畛域内钻研的深刻以及用户场景的逐步复杂化，咱们发现了若干传统时序数据库尚未很好解决的一些技术问题，比方：
- 高效解决高基数 Tag 组合（工夫线膨胀问题）与剖析型工作负载
- 古代且齐备的分布式技术计划
- 云原生与计算存储拆散
因而，CeresDB 开源我的项目发动之初，咱们就将其定义为下一代的云原生时序数据库。心愿它能同时较好反对传统工夫序列工作负载（timeseries workload）与剖析型工作负载（analytic workload），并且能领有一个古代的云原生分布式技术架构，反对从简略的单节点到宏大分布式集群等各种部署场景。
这样的设计指标，也间接决定了咱们过来一年在研发 CeresDB 1.0 过程中次要的精力投入方向。目前，随着 CeresDB 1.0 的正式公布，咱们认为以上问题均失去了根本的解决。
CeresDB 1.0 外围个性介绍
▋ 存储引擎
- 反对列式混合存储
- 高效 XOR 过滤器
▋ 云原生分布式
- 实现了计算存储拆散（反对 OSS 作为数据存储，WAL 实现反对 OBKV、Kafka）
- 反对 HASH 分区表
▋ 部署与运维
- 反对单机部署
- 反对分布式集群部署
- 反对 Prometheus + Grafana 搭建自监控
▋ 读写协定
- 反对 SQL 查问与写入
- 实现了 CeresDB 内置高性能读写协定，提供多语言 SDK
- 反对 Prometheus，能够作为 Prometheus 的 remote storage 进行应用
▋ 多语言读写 SDK
实现了四种语言的客户端 SDK：Java、Python、Go、Rust
核心技术计划
这里简略介绍一下 CeresDB 在过来一年投入的几个重点方向的技术计划，因为篇幅限度，这里仅作简要阐明。
▋ 存储引擎摸索
经典时序模型会应用倒排索引的形式对数据进行组织。然而在某些场景如短生命周期 pod 监控、业务数据监控等，会产生高基数工夫线，进而导致倒排索引收缩问题，写入查问性能会急剧变差。
- 写入时因为索引的复杂性高，写入耗时变高
- 查问时因为索引的有效性低，查问耗时变高
下图为经典时序模型的示意图：
为了解决高基数的问题，CeresDB 受 InfluxDB IOx 以及各类剖析型数据库的启发，采纳以下形式对时序数据进行组织来实现存储和查问：
- 列式存储 + 混合存储
- 分区扫描 + 剪枝 + 高效 fitler
下图展现了 CeresDB 外部的数据组织模式：
▋ 分布式计划
CeresDB 采纳存储计算拆散架构，如下图所示。CeresDB 实例自身能够不存储任何数据，在此基础上能够较好实现要害的几项分布式个性，比方：计算存储弹性扩缩容、服务高可用和负载平衡等等。
CeresDB 分布式集群次要由以下局部组成：
CeresMeta Cluster：集群的元数据中心，负责集群的整体调度；
CeresDB：一个 CeresDB 实例, 负责时序数据组织与存储；
WAL Service（内部）：WAL 服务，在集群计划中，用于存储实时写入的数据；
Object Storage（内部）：对象存储服务，用于存储从 memtable 生成的 SST 文件。
具体的集群计划能够参看官网文档：https://docs.ceresdb.io/cn/design/clustering.html
性能优化与试验后果
CeresDB 组合应用了列式混合存储、数据分区、剪枝、高效扫描等技术，解决海量工夫线（high cardinality）下写入查问性能变差的问题。
▋ 写入优化
CeresDB 采纳类 LSM（Log-structured merge-tree）写入模型，无需在写入时解决简单的倒排索引，因而写入性能上较好。
▋ 查问优化
次要采纳以下技术手段进步查问性能：
剪枝：
- min/max 剪枝：构建代价比拟低，在特定场景，性能较好
- XOR 过滤器：进步对 parquet 文件中的 row group 的筛选精度
高效扫描：
- 多个 SST 间并发：同时扫描多个 SST 文件
- 单个 SST 外部并发：反对 Parquet 层并行拉取多个 row group
- 合并小 IO：针对 OSS 上的文件，合并小 IO 申请，进步拉取效率
- 本地 cache：缓存 OSS 拉取文件，反对内存和磁盘缓存
▋ 性能测试后果
采纳 TSBS 进行性能测试。压测参数如下：
- 10 个 Tag
- 10 个 Field
- 工夫线（Tags 组合数）100w 量级
压测机器配置：24c90g
- InfluxDB 版本：1.8.5
- CeresDB 版本：1.0.0
▋ 写入性能比照
InfluxDB 写入性能随着工夫降落较多。CeresDB 在写入稳固后，写入速率趋于平稳，并且总体写入性能体现为 InfluxDB 的 1.5 倍以上（一段时间后可达 2 倍以上差距）
下图中，单行 row 蕴含 10 个 Field。
Influxdb
CeresDB
▋ 查问性能比照
低筛选度条件（条件：os=Ubuntu15.10），CeresDB 比 InfluxDB 快 26 倍，具体数据如下：
- CeresDB 查问耗时：15s
- InfluxDB 查问耗时：6m43s
高筛选度条件（命中的数据较少，条件：hostname=[8 个]，此时实践上传统倒排索引会更无效），这是 InfluxDB 更有劣势的场景，此时在预热实现条件下，CeresDB 比 InfluxDB 慢 5 倍。
- CeresDB：85ms
- InfluxDB：15ms
2023 roadmap 一览
2023 年，在 CeresDB 1.0 公布之后，咱们的大部分工作将聚焦在性能、分布式与周边生态方面的工作。尤其周边生态的对接反对工作，心愿能让各种不同的用户更加简略的用上 CeresDB：
▋ 周边生态
生态兼容，包含 PromQL、InfluxdbQL、OpenTSDB 等罕用时序数据库协定兼容
运维工具反对，包含 k8s 反对、CeresDB 运维零碎、自监控等
开发者工具，包含数据导入导出等
▋ 性能
摸索新的存储格局
加强不同类型索引，强化 CeresDB 在不同工作负载下的体现
▋ 分布式
主动负载平衡
进步可用性、可靠性
* 代码主仓库的 GitHub 地址为：https://github.com/CeresDB/ceresdb
*CeresDB 1.0 官网文档：https://docs.ceresdb.io
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