时序数据库连载系列: 时序数据库一哥InfluxDB之存储机制解析( 四 )
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时序数据在降采样后会存在大批量的数据删除
=> *LevelDB的LSMTree删除代价过高*
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单机环境存放大量数据时不能占用过多文件句柄
=> *LevelDB会随着时间增长产生大量小文件*
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数据存储需要热备份
=> *LevelDB只能冷备*
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大数据场景下写吞吐量要跟得上
=> *BoltDB的B+tree写操作吞吐量成瓶颈*
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存储需具备良好的压缩性能
=> *BoltDB不支持压缩*
此外 ， 出于技术栈的一致性以及部署的简易性考虑（面向容器部署） ， InfluxDB团队希望存储引擎 与 其上层的TSDB引擎一样都是用GO编写 ， 因此潜在的RocksDB选项被排除
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