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TStorage时间序列存储引擎：快速上手指南

【免费下载链接】tstorageAn embedded time-series database项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ts/tstorage

TStorage是一个专为时间序列数据设计的轻量级本地磁盘存储引擎，提供简单直接的API和高效的读写性能。该存储引擎通过按时间分区数据点来优化大规模时间序列数据的处理，特别适合需要实时分析的应用场景。

项目概览

TStorage采用线性数据模型结构，完全不同于基于B树或LSM树的存储引擎。每个分区都充当一个完全独立的数据库，包含其时间范围内的所有数据点。这种设计使得在查询数据点时可以轻松忽略分区时间范围之外的所有数据，同时大多数读操作都能快速完成，因为最近的数据会被缓存在堆中。

核心特性

• 高性能写入：优化的数据摄入机制，支持高并发写入
• 灵活查询：支持按时间范围检索多个数据点
• 数据持久化：可将时间序列数据持久化到磁盘
• 标签支持：通过指标名称和可选标签的组合来识别指标
• 乱序数据处理：支持处理网络延迟或时钟同步问题导致的乱序数据点

快速启动

环境要求

TStorage需要Go版本1.16或更高版本。确保你的开发环境满足此要求。

基础使用

TStorage默认作为内存数据库工作。以下示例展示了如何向内存中插入一行数据并立即查询它：

package main import ( "fmt" "github.com/nakabonne/tstorage" ) func main() { storage, _ := tstorage.NewStorage( tstorage.WithTimestampPrecision(tstorage.Seconds), ) defer storage.Close() _ = storage.InsertRows([]tstorage.Row{ { Metric: "metric1", DataPoint: tstorage.DataPoint{Timestamp: 1600000000, Value: 0.1}, }, }) points, _ := storage.Select("metric1", nil, 1600000000, 1600000001) for _, p := range points { fmt.Printf("timestamp: %v, value: %v\n", p.Timestamp, p.Value) } }

磁盘存储配置

要使时间序列数据持久化到磁盘，需要通过WithDataPath选项指定存储时间序列数据的目录路径：

storage, _ := tstorage.NewStorage( tstorage.WithDataPath("./data"), ) defer storage.Close()

核心配置

时间戳精度设置

TStorage支持不同精度的时间戳设置，可以根据应用需求选择合适的精度级别。

分区持续时间

通过WithPartitionDuration选项可以设置分区的时间范围，这有助于优化数据管理和查询性能。

标签化指标

在TStorage中，可以通过指标名称和可选标签的组合来识别指标。以下是将带标签的指标插入磁盘的示例：

metric := "mem_alloc_bytes" labels := []tstorage.Label{ {Name: "host", Value: "host-1"}, } _ = storage.InsertRows([]tstorage.Row{ { Metric: metric, Labels: labels, DataPoint: tstorage.DataPoint{Timestamp: 1600000000, Value: 0.1}, }, }) points, _ := storage.Select(metric, labels, 1600000000, 1600000001)

进阶技巧

并发读写

TStorage支持高并发的读写操作，可以在多个goroutine中同时进行数据插入和查询。

数据恢复

当存储引擎重新启动时，可以从持久化的数据中恢复所有之前存储的时间序列数据点。

性能优化

• 合理设置分区持续时间以避免过多的分区
• 根据数据量调整内存使用策略
• 利用标签来优化查询性能

监控与调试

建议定期监控存储引擎的性能指标，包括内存使用情况、磁盘空间占用和查询响应时间。

通过以上指南，你可以快速上手使用TStorage时间序列存储引擎，并根据实际需求进行相应的配置和优化。该存储引擎特别适合需要处理大量时间序列数据的应用场景，如性能监控、实时分析和数据采集系统。

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