时序数据库主要针对传统关系型数据库在处理时间序列数据时面临的效率瓶颈而设计，重点解决以下核心问题。
1.海量高吞吐写入性能不足
问题：每秒千万级甚至亿级数据点的持续写入（如工业设备传感器每50Hz采集产生5亿点/秒），远超传统数据库的事务处理能力。
解决：通过写入优化（如批量写入、时间分区存储）实现超高吞吐，满足物联网、金融等场景的实时数据接入需求。
2.存储成本过高
问题：重复存储时间戳、设备ID等元数据，冗余度高；传统行存储压缩效率低。
解决：采用列式存储（如TsFile3）+专用压缩算法（如Delta-of-Delta、浮点数编码），实现高压缩比（存储空间可降至传统方案50%）。
3.时间维度查询效率低下
问题：按时间范围聚合查询（如“过去1小时平均温度”）需全表扫描，延迟高。
解决：内置时间索引与分区策略，支持快速时间窗口聚合、降采样查询（如按天聚合最大值）。
时序数据库核心特点
高频写入优化
针对流式持续写入（如每秒百万级数据点）设计，支持批量写入与异步机制以满足高频需求。
数据具有强时间顺序性，时间戳为必带属性，数据按时间递增写入。
高效存储压缩
利用时间序列的连续性特征（如相邻时间点数值相似），采用差分编码（DeltaEncoding）、游程编码（RLE）等算法压缩数据，存储空间可降低70%以上。
列式存储结构（如InfluxDB）提升压缩效率与查询性能。
低延迟时间范围查询
优化基于时间范围的检索（如“最近1小时数据”），支持快速聚合操作（平均值、最大值等），响应可达秒级。
查询模式聚焦时间维度，较少涉及复杂关联操作。
数据时效性管理自动过期策略删除旧数据（如仅保留30天监控数据），降低存储成本。
数据价值随时间衰减，近期数据访问频率更高。
水平扩展能力
通过分布式架构支持海量数据（如千万级/秒的智能电表数据）。
适应物联网、工业监控等场景的数据量爆发增长。
时序数据库的核心使命是高效处理“时间戳+数值”型数据的全生命周期管理，通过存储、查询、分析的垂直优化，解决传统方案在海量数据场景下的性能与成本瓶颈。
