我很想知道如果我使用任何时间序列数据库存储我的日志数据（每秒大约数千条记录或每天数百万条记录），时间序列数据库将如何在内部存储此数据。如果我想对过去4个月的数据进行分析，它将如何确保快速回复我？
答案 0 :(得分：0)
不同的时间序列数据库具有不同的数据存储策略。您的特定用例将决定哪一个适合您，或者使用诸如Elastic与时间序列数据库之类的搜索引擎是否会更好。 Timescale是由最初构建IOT平台的团队设计的，因此有人认为Timescale是IOT的最佳时间序列数据库。 （IOT数据=突发，乱序，基数高，与其他元数据一起存在）
Timescale使用基础的postgres存储引擎将数据写入持久性存储。其创新之处在于添加了一个中间层，该中间层将数据与来自连续时间间隔的数据分块成多个基础表-但对于用户/消费者而言，它仍然看起来像是一个表。您可以read more in the documentation。
除了它的分块策略（发生在幕后）之外，Timescale是普通的PostgreSQL数据库，因此您可以进行联接，二级和部分索引等。
（InfluxDB使用日志结构化合并树以及用于缓存和性能优化的机制。您可以read more in the documentation。InfluxDB最初旨在支持Web应用程序监视。）
（披露-我与时间有隶属关系）