DTCC 2019 | 阿里云TSDB: 教你解锁时序时空数据库的种种黑科技( 五 )_摘要：阿里云TSDB是阿里自研的一种高性

二、认识阿里云TSDB

阿里云时序时空TSDB架构
如下图所示的是阿里云时序时空TSDB的整体架构，从左到右依次是采集端、TSDB服务端以及靠近最终用户和开发者的实例端。在采集端，阿里云时序时空TSDB采用了边缘计算的解决方案，其可以应用在资源受限或者网络状况不稳定的场景下。采集端可以和服务端进行打通，服务端可以向边缘下发各种各样的规则，使得边缘端能够直接进行数据清洗和计算，这就实现了“边云一体化” 。图中的中间部分是TSDB的服务端，它也分为几个组件， TS计算引擎主要负责预聚合、降精度以及持续查询， TSQL引擎主要负责处理SQL查询，此外还有一个基于已经训练好的模型算法库，提供各行业定制化解决方案的智能引擎。在这三个引擎下面就是TSDB的时序引擎。

接下来为大家介绍阿里云时序时空TSDB在功能层面的一些特性。

特性1：强力的数据模型支持

阿里云TSDB支持多样的数据模型，同时支持了多值模型和单值模型。举例而言，温度监控设备需要每间隔一段时间向数据库上报温度数据，其上报的数据中必然带有一个时间戳以及温度值，这样最基础的数据形式称之为单值模型。而如果上报的数据中不仅仅包含了一个时间戳和室内温度，还包含了室外温度以及空气湿度等，这样的数据就可以称之为多值模型。其实，时序数据库对于多值模型的支持并不是行业要求，因此即便是在开源领域，各种数据库对于多值模型的支持也不同。支持多值模型的好处在于可以提升数据的写入效率，另外一方面就是对于业务应用的开发者而言可以使得设计更加直观。