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作者：上海电气 SmartOPS 团队
小 T 导读：上海电气集团股份有限公司是世界级的综合性高端配备制作企业，聚焦智慧能源、智能制作、智能基础设施三大业务畛域，为客户提供工业级的绿色智能零碎解决方案。业务遍布寰球，次要包含新能源、综合能源、环保、医疗器械及工业自动化等。
公司围绕“一芯 3S”外围产品链，构建储能外围竞争力。作为其中要害组成部分的“SmartOPS 储能智慧运维零碎”，基于物联网、大数据、机器学习等技术，买通储能零碎从信息采集到云端接入，再到数据存储、数据分析的残缺技术链条，构建智慧储能管控体系平台，实现全面监测、预测性保护、热治理剖析等高级利用，帮忙客户实现储能设施的最优配置和高效利用。
一、利用背景
SmartOPS 反对云端部署和本地部署两种形式。
云端部署基于上海电气团体以后对立的架构，利用云端时序数据库，可扩大、可灵便配置的各类资源，可轻松满足应用要求，高效且晦涩。
然而在本地部署中，须要重点思考本地硬件资源的限度，如站端系统的内存、CPU 以及读写性能等。目前站端系统的配置下图所示。
所以咱们须要思考适宜在站端系统中部署的时序数据库，也就有了接下来的技术选型。
二、技术选型
整体选型思考会波及很多维度，具体包含读写性能、压缩率、行业认可度、产品生机、服务反对、安全性、兼容性、可维护性、可扩展性、功能性、可靠性、易用性等属性。
咱们团队着重评估了以下几款数据库：
- OpenTSDB：以 HBase 为底层存储，向上封装了本人的逻辑层和对外接口层。这种架构能够充分利用 HBase 的个性，实现数据的高可用和较好的写入性能。但相比原生时序数据库，OpenTSDB 数据栈较长，在读写性能和数据压缩方面都还有进一步优化的空间。
- InfluxDB：目前风行度最高的时序数据库，数据按列存储，可能高效地对时序数据进行解决、存储、查问，并提供了功能丰富的 Web 平台，能够对数据进行可视化展现和交互式剖析。
- Apache IoTDB：专为物联网打造的分布式时序数据库，数据按列存储，具备优良的写入性能和丰盛的数据分析性能，可能无效地解决乱序数据。
- TDengine：专为物联网场景设计和优化的分布式时序数据库，数据按列存储，具备极致的写入性能和丰盛的查问性能，同时提供缓存、流解决、音讯队列等大数据平台罕用性能。其官网提到的不到 10MB 的安装包以及 10 倍的性能晋升，的确十分吸引人。
- ClickHouse：性能强劲的 OLAP 数据库，数据按列存储，数据压缩比极高，具备很高的写入吞吐和极致的查问性能，同时提供了丰盛的数据处理函数，便于对数据进行各种剖析。
基于站端本地化部署须要轻量级资源占用登程，咱们首先排除了 OpenTSDB 和 Apache IoTDB，OpenTSDB 基于 HBase，比拟重，而 Apache IoTDB 在资源占用方面对边缘轻量级设施也不算敌对；ClickHouse 劣势是单表快，其余方面偏弱，包含 join、治理运维都比较复杂，也放弃了。
研发团队最终圈定在 InfluxDB 和 TDengine 中测试抉择。
三、初步比照测试
技术团队理论比照测试了 InfluxDB 和 TDengine。
先来看 InfluxDB 的测试状况。
InfluxDB 的安装包大小为 60.2M，运行之后资源占用如下图所示：
开启测试场站数据接入，以后时刻，每分钟写入字段数小于 3000，此时资源耗费状况如下图所示，以后 InfluxDB 耗费 CPU 有所回升，内存资源变动不大。
通过如下命令测试查问性能：
资源耗费状况如下图所示：
同时，以后查问会被卡住，所以没有后果。可见，在以后资源配置条件下，InfluxDB 私有化部署资源耗费较高，若同时启用本地应用服务（SmartOPS），则无奈提供所需性能。
再来看 TDengine 的测试状况。
咱们应用的是 TDengine 2.1.6.0 版本。查看安装包 TDengine-server-2.1.6.0-beta-Linux-x64.rpm 的大小，发现只有 9.42MB。后端开发人员将其部署到了测试节点上。
刚部署时的资源耗费如下：
模仿某场站数据接入时，资源耗费如下：
而后测试查问性能，在同样条件下，TDengine 呈现 CPU 上的短时小幅回升，同时毫秒级获取到了查问返回后果。
从上述的初步测试中能够发现，在本地化部署服务器资源受限的状况下，相比于 InfluxDB，TDengine 在站端系统的利用上，性能具备显著的劣势。TDengine 能较好地应答场站端低配服务器的资源限度问题。对于大批量利用的储能场景，提供了高性价比的解决方案。
TDengine 针对物联网利用的场景特点，比方数据极少有更新或删除操作，无需传统数据库的事务处理，绝对互联网利用写多读少等，又通过“一个数据采集点一张表”和“超级表”的概念，简化了数据存储构造，这些优化的确非常适合咱们的计划。另外通过一些预计算性能，进步了聚合查问效率，齐全满足咱们站端资源无限状况下储能场景的需要。
于是咱们就尝试在零碎中落地了 TDengine。
四、TDengine 数据模型设计
储能场站设施返回的数据格式根本固定，一个工夫戳一个值。所以咱们为一个场站构建了一张超级表。子表是依据点位的信息，一个点位一张子表，用于辨别不同的设施采集的信息。联合业务需要，标签定为 5 个：点的标识，场站 id，子站 id，单元 id 和设施 id。
超级表建表语句为：
create table ops (ts TIMESTAMP,value FLOAT) TAGS (name NCHAR(10),sid NCHAR(20),sub NCHAR(10),unit NCHAR(10),dev NCHAR(20))
子表建表语句为：
CREATE TABLE escngxsh02_g01_e03h01_c1 USING ops TAGS ("C1","ESCNGXSH02","G01","E03","E03H01")在应用 InfluxDB 一周当前，应用 SQL 语句
select * from ops WHERE ts>1629450000000 and ts<1629463600000 limit 2; 来执行查问，内存使用率达到了 80%，并且过了十分钟也没进去后果，所以曾经齐全不适宜业务应用。
而在应用了 TDengine 近 1 个月后，应用雷同的 SQL 语句，查问只须要 0.2 秒。体现十分优异。
五、TDengine 的应用状况
目前技术团队已采纳 TDengine 作为 SCU（Station Control Unit）架构的外围时序数据库，实现储能零碎综合信息感知、就地运行管制与协调爱护性能；同时反对储能电站及设施的近程运维，实现高级数据分析与运行优化，全方面守护储能电站的平安。
TDengine 高性能的写入和聚合查问性能，可能毫秒级响应电站运行信息监督。
在压缩方面，TDengine 也体现得很优良。在采集点数量雷同的状况下，在应用 TDengine 之前，咱们应用的是 InfluxDB，1 天的数据量大略是 200 多 MB，而应用了 TDengine 后，1 天的数据竟然不到 70MB，是 InfluxDB 的 1 /3。
咱们还将在后续我的项目中，持续拓展其分布式集群利用，构建储能电站运行状况的数字化档案，联合开发的剖析算法、预测算法、数据挖掘技术，实现电站稳定性剖析、效率和损耗剖析、故障预测、寿命预测、性能短板定位以及热治理剖析等高级剖析和诊断性能。
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