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背景

近年来，随着物联网的发展，时间序列数据呈爆炸式增长。根据过去两年在DB-Engines中收集的数据库类型的增长趋势，时间序列数据库一直在快速增长。这些大型开源时间序列数据库的实现各不相同，但没有一个是完美的。但是，可以结合使用这些数据库的优势来实现完美的时间序列数据库。

表存储是阿里云开发的分布式NoSQL数据库。它具有多模型设计，其中包括与BigTable相同的宽列模型，以及消息数据的时间轴模型。在存储模型，数据大小以及写入和查询功能方面，它可以更好地满足时间序列数据方案的要求。但是，作为通用模型数据库，如果时间序列数据存储要充分利用基础数据库的功能，则表的模式设计和计算集成需要特殊的设计，例如用于HBase和UID编码的OpenTSDB的RowKey设计。。

本文涉及该体系结构，重点关注时间序列数据的数据模型定义和核心处理流程，以及基于表存储构建时间序列数据存储的体系结构。将来，将有一篇关于解决方案的文章，它将为时间序列数据和元数据存储提供高效的架构设计和索引设计。最后，还将有一篇关于计算的文章，提供了一些用于时间序列数据流计算和时间序列分析的项目设计。

什么是时间序列数据？

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