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小 T 导读：至数物联网平台场景多、数据模型简单，随同着业务需要的一直迭代及数据量的一直上涨，原有的 OpenTSDB+MySQL 的组合逐步力不从心，局限性日益凸显。在对 TDengine 进行充沛理解与调研后，基于 TDengine 对至数摇光进行了彻底性的革新。本文分享了至数联合本身平台特点进行零碎架构降级革新的教训，以供参考。
公司简介 & 我的项目背景
至数（Medatc）是一家致力于打造行业最佳设施资产数据化经营、治理、服务的平台，为客户提供全方位的设施资产治理撑持，其领有丰盛的行业教训，以及在大数据、人工智能、物联网、互联网 + 畛域的翻新实际能力。公司成立至今曾经取得红杉资本等出名投资机构的策略投资。
至数摇光（即：至数物联网平台）通过动静能量被动标识，动静环境被动标识，智能网关，利用工业互联网时序数据高效采集，边缘计算以及智能算法主动散发等一系列技术，基于医疗设施行业主数据标准，助力医疗机构短周期、低成本、高质量、广覆盖地实现有源设施智慧治理。
一、至数摇光具备场景多、数据模型简单的特点
至数摇光是以提效降耗为指标，帮忙医疗机构实现有源设施的高效治理，为设施应用效率智能剖析，设施迷信配置，设施动静调配，设施平安保障提供全方位撑持。目前共推出了 15 项智能场景利用，30 项事件及异样告警揭示。
至数摇光的上述场景革新前数据库采纳 OpenTSDB+MySQL 联合的形式实现，因为 OpenTSDB 无奈满足简单查问场景，因而 80% 的场景指标只能基于 MySQL 数据库来实现，这样带来的问题就是 MySQL 数据库的数据增长迅速，须要定时做冷热数据拆散及数据库表保护动作。
二、TDengine 助力至数物联网平台实现技术改造
作为一个大而全的数据库，OpenTSDB 稍显轻便，随同着业务需要的一直迭代及数据量的一直上涨，其局限性日益凸显，零碎的架构降级和革新工作日渐迫切。
2021 年咱们在对 TDengine 有了充沛的理解后，决定将至数摇光从时序数据 OpenTSDB 迁徙到 TDengine，并基于 TDengine 的个性对摇光进行彻底性的革新。目前革新工作曾经全副实现，革新后有大概 80% 左右的指标模型放到了 TDengine 中，20% 左右的主数据或维表数据寄存在 MySQL 数据库中。
相较于革新前的 80% 指标模型寄存在 MySQL 中，20% 指标数据寄存在 OpenTSDB 数据库中，后果刚好进行了颠倒，服务器资源应用状况也有所降落。利用整体的页面影响速度显著进步，数据模型及数据指标上也能够更加地灵便多变。
以下为至数摇光网络拓扑路图：
以下为革新前后的数据库比照：
以下以 11 万条数据表来做查问，后果如下：
聚合查问，1,155,876 条数据在耗时不到 0.17 秒的工夫实现 GROUP BY 聚合查问：
写入状况，这里截了一张 Flink 写入 TDengine 数据库图片，3 个小时左右的工夫里写入了 250 万条采集数据，这样的写入量远远没有达到 TDengine 的写入瓶颈，对业务的增长留有富余的空间。
上面是咱们的局部利用展现：
三、TDengine 应用上的一些意见反馈
咱们有些按小时、按天、按月的指标计算的时候如果过后的维表数据有误须要重算，重算的数据须要笼罩之前的数据或者把之前的数据删除掉从新写入。不过 TDengine 目前不反对数据删除，心愿将来可能反对删除性能。
目前更新只反对更新雷同工夫戳数据，心愿 tag 和一般字段可能联结筛选做 update；也有业务场景须要此类性能。
另外，目前排序还存在肯定的限度，心愿 tag 和一般字段可能进行自在升降序排列。
最初感激涛思团队开源进去 TDengine 这款优良的时序数据库系统，也要感激一下涛思团队对至数研发团队的反对与帮忙，祝愿涛思数据越办越好！
想理解更多 TDengine 的具体细节，欢送大家在 GitHub 上查看相干源代码。
