时间序列分析软件,时间序列分析和追踪分析

QuestDB：探索数据的深度，加速决策的速度- 精选真开源，释放新价值。

时序数据库（Time Series Database，简称TSDB）是一种专门设计和优化的数据库系统，用于高效地存储、管理和查询带有时间戳的数据序列，即时间序列数据。这类数据库的核心特点是处理那些随时间变化的数据，如传感器测量值、服务器性能指标、股票价格、天气数据等，其中每个数据点都关联了一个精确的时间戳。

QuestDB 是一个开源的高性能 SQL 时序数据库，专为金融服务、物联网、机器学习、DevOps 和可观测性等应用场景设计。自2014年开源以来，它一直是一个面向列的时序数据库，旨在优化时间序列和事件数据的处理。

QuestDB 采用 Java 和 C 进行开发，具有较少的外部依赖，目前以单机模式运行，主要基于本地磁盘存储。它支持 InfluxDB 行协议、PostgreSQL 协议，以及通过 REST API 进行查询、批量导入和导出操作。

QuestDB 的 SQL 语言扩展了时间序列功能，使得实时分析变得简单直观。
作为一个时间序列数据库，QuestDB 特别适合处理金融市场数据、应用程序指标、传感器数据等，适用于实时分析、仪表盘展示和基础设施监控等多种用途。它遵循 ANSI SQL 标准，并提供原生的时间序列扩展，简化了多源数据的相关性分析。
QuestDB 的核心优势在于：

• 列存储模型：优化查询效率。
• 并行化向量执行：加快计算速度。
• SIMD 指令集：进一步提升性能。
• 低延迟技术：确保快速响应。 这些特性使得 QuestDB 成为一个在性能和易用性方面都表现出色的数据库解决方案。

QuestDB 采用列存（column-based）存储模型，表里的数据按列存储到不同的文件，每次新的写入数据追加到文件末尾，保持跟写入顺序一致。

QuestDB 采用列存模型，每个列存储到不同的文件，文件通过 mmap 方式映射到内存，每次写入直接在映射内存大末尾追加数据，非常高效，对于定长类型列，通过行号就能固定定位到数据位置；针对变长类型列，每个列除了对应一个数据文件，还要对应一个索引文件，索引文件的记录为定长，指向各个记录在数据文件的位置。

QuestDB 能保证每次写入的表级别的原子性，每张表会单独维护 last_committed_record_count（txn_count）, 读取时 QuestDB 确保不会读到行号超过 txn_count 的记录，确保与正在写入事务的隔离性，当新记录的各个列都更新成功时，QuestDB commit 事务更新 last_committed_record_coun提交事务。数据的持久性级别可以在 commit 时指定不同的参数，是每次提交持久化还是周期性做持久化。

你可以在线体验：https://demo.questdb.io，其中包括最新的 QuestDB 版本 和几个样本数据集：

• Trips： 近 10 年的纽约市出租车行程轨迹数据集，含 1.6 亿行的数据。
• Trades： 每月30M 的实时加密货币市场数据。
• Pos： 含有 25 万艘船的时序地理数据集。

QuestDB采用面向列的存储方式，这种模型在处理分析型查询时，能够提供更高的效率和更低的I/O消耗。

通过时间序列扩展的SQL，QuestDB能够协助进行实时数据分析，为需要快速响应的业务场景提供支持。

支持InfluxDB行协议、PostgreSQL协议和REST API，使得QuestDB可以无缝集成到现有的数据生态系统中。

QuestDB为高吞吐量数据摄取进行了优化，能够快速处理大量数据流入，满足实时监控和分析的需求。

QuestDB设计为单机运行，但通过其REST API和支持的协议，可以轻松扩展以适应更大的数据量和查询需求。同时还兼容 PostgreSQL 访问协议，以及 InfluxDB 写入的访问协议。QuestDB 还自带 Web Console，方便数据库的基本访问。

截至发稿概况如下：

• 软件地址：https://github.com/questdb/questdb
• 软件协议：Apache 2.0
• 编程语言：

• 收藏数量：13.5K

QuestDB以其高性能和实时分析能力，为用户提供了一个强大的时间序列数据库解决方案。它的设计哲学在于简化数据的存储和查询，同时保持高效的性能和易用性。

在处理大规模时间序列数据时，如何平衡存储效率和查询性能？QuestDB通过其列存储模型和向量化的执行引擎，提供了一个高效的解决方案。然而，对于非结构化数据的处理，QuestDB可能需要进一步的优化。社区可以通过开发插件或集成其他工具来扩展QuestDB在这方面的能力。

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