PostgreSQL中的大容量空间探索时间序列数据存储

欧洲航天局科学数据中心（the European Space Agency Science Data Center，简称ESDC）利用TimescaleDB扩展切换到用PostgreSQL来存储他们的数据。ESDC的各种数据，包括结构化的、非结构化的和时间序列指标在内接近数百TB，还有使用开源工具查询跨数据集的需求。

ESDC收集来自他们每一个空间任务的海量数据（每天的量以TB计算），并把这些数据提供给包括普通公众在内的团队使用。包括空间任务和卫星的元数据，以及在空间任务执行期间生成的数据，这些数据都可以是结构化的，也可以是非结构化的。生成的数据包括地理空间和时间序列数据。因为需要能够使用现成的、开源工具来分析数据，所以在选择数据存储解决方案时，对数据集的交叉运用就成了一个需求项 。团队希望摆脱像Oracle和Sybase这样的传统系统。

因为PostgreSQL的成熟，以及对各种数据类型和非结构化数据的支持，ESDC团队已经确定使用PostgreSQL。除了这些例行要求外，ESDC也需要存储和处理地理空间和时间序列数据。地理空间数据是那些附有位置信息的数据，比如行星在天空中的位置。这必须在不使用不同类型或数据源的不同数据存储的情况下完成。之所以决定迁移到PostgreSQL，是因为它支持这种处理的扩展机制。PostgreSQL针对JSON和全文本搜索有原生支持。PostGIS、pg_sphere和q3c扩展运行ESDC使用常规SQL来运行基于位置的查询以及更专业的分析。

对于像太阳轨道器项目（the Solar Orbiter project）这样的任务产生的时间序列数据，PostgreSQL还必须高效且可扩展地存储它们。这对写入速度要求很低，因为收集到的数据存储在本地的卫星上，“用于每天的地面站通行期间的稍后下行链路”，并分批次插入数据库。但是，针对这个数据库的查询，必须支持结构化的数据类型、数据集之间的ad-hoc匹配和高达数百TB的大型数据集。

目前，还不清楚哪些特定的时间序列数据库得到了评估，但是，该团队没有选择其中任何一个，因为他们已经将SQL标准化为首选的查询语言，并把PostgreSQL作为平台，因为它满足了他们的其他要求。过去有一些方法可以把时间序列数据存储在PostgreSQL上。它最近的分区特性试图解决这样的问题：将大表索引保存在内存中，并在每次更新时将其写入磁盘，方法是将表分割成更小的分区。当按时间进行分区时，分区也可以用于存储时间序列数据，遵循着这些分区上的索引。ESDC存储时间序列数据的时候，遇到了性能问题，于是转而使用名为TimescaleDB的扩展。

图片来源: https://blog.timescale.com/when-boring-is-awesome-building-a-scalable-time-series-database-on-postgresql-2900ea453ee2

TimescaleDB使用名为hypertable的抽象来隐藏跨多个维度（如时间和空间）的分区。每个hypertable被分成“块（chunk）”，每个块对应一个特定的时间间隔。块的大小是一定的，因此，用于表索引的所有B树结构都能够在数据插入数据库期间驻留内存，类似于PostgreSQL进行分区的方式。索引是根据时间和分区关键字自动产生的。可以针对任意“维度”进行查询，就像其他时间序列数据库允许针对标签查询一样。

TimescaleDB和其他分区工具（如pg_partman）的区别之一是自动调整分区大小。尽管据报道，与基于PostgreSQL 10 分区的解决方案和InfluxDB相比，TimescaleDB有更高的性能基准，但人们一直担心可维护性。在撰写本文时，TimescaleDB的集群部署仍处于开发阶段。

TimescaleDB是托管在GitHub上的开源软件。

阅读英文原文：High Volume Space Exploration Time-Series Data Storage in PostgreSQL