本期直播我们邀请到 KaiwuDB 高级研发工程师管延信为大家分享《揭秘 KWDB 时序引擎核心能力——存储与读写》，点击下方视频观看完整版回放 ↓↓↓

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背景介绍

在数字化浪潮席卷的万物互联时代，物联网设备与智能应用正以指数级速度催生海量时序数据。突破数据存储瓶颈、实现高效快速查询，已成为企业构建数据基础设施的关键议题。本次直播我们重点剖析了 KWDB 时序标签存储模型，从底层存储架构的优化策略到时序 SQL 语法语义的设计逻辑，从高性能读写功能的技术实现到复杂查询场景的应对方案，全方位带领大家了解 KWDB 如何实现数据的高速写入与毫秒级查询，助力高效数据管理。

1. 时序数据定义及特征

1.1 时序数据定义

时序数据（Time Series Data）是指按照时间顺序记录的数据序列，其中每个数据点都有一个时间戳。该类型数据在各领域都非常常见，如金融（股票价格）、气象（每日温度）、工业（传感器数据）等。

时序数据的主要特点是以时间为索引，数据点之间存在时间上的连续性和相关性，采集频率存在高低差异。

这些时序数据一般被发送至服务器进行汇总并进行实时分析和处理，对系统的运行做出实时监测或预测、预警，这些数据也可以被长期保存下来，用以进行离线数据分析。

1.2 时序数据特征

• 数据是时序的，带有时间戳。

• 数据是结构化的。

• 写多读少。

• 数据较少有更新删除操作。

• 一个数据采集点就是一个数据流。

• 一般是周期性产生/采集数据。

• 数据是有保留期限的。

• 需要实时分析、预测、诊断。

• 也需要离线分析能力。

• 数据不强制依赖于事务。

2. KWDB 时序数据存储模型

2.1 标签数据（如设备信息）与指标数据（如测量值）独立存储

• 节省存储空间（大量冗余 vs 持续变化）。

• 独立索引设计（Hash & B+ 树 vs 稀疏）。

• 独立并发控制机制（数据一致性 vs 尽量无锁）。

2.2 按设备与时间维度自动对指标数据分区

• 支持高效写入与查询。

• 灵活的生命周期管理机制。

• 分布式节点间快速均衡。

2.3 分区内数据按设备分块存储，避免大量文件产生

KWDB 时序数据存储模型

3. KWDB 标签分类与使用策略

3.1 主标签（Primary Tags）

•  定义规则：每个表必须包含至少 1 个主标签，且创建后不可修改。

•  典型场景：设备唯一标识（sensor_id）、用户 ID、资产编号等。

•  设计建议：

  选择离散值高的字段（如自增 ID）。

  避免使用可能变更的字段（如手机号）。

  控制主标签数量（通常 1-4 个）。

  -- 创建含复合主标签的表CREATE TABLE smart_meter (    ts timestamptz NOT NULL,    power_usage FLOAT) TAGS (    region VARCHAR(6) NOT NULL,    meter_no BIGINT NOT NULL) PRIMARY TAGS (region, meter_no);

3.2 普通标签（Tags）

•  动态管理：支持增删改操作，适合业务变化场景。

•  典型应用：

  设备分组（group_id）。

  设备型号（model_type）。

  维护人员（maintainer）。

  -- 动态维护标签示例ALTER TABLE sensor ADD TAG firmware_version VARCHAR(20);  -- 新增固件版本标签 ALTER TABLE sensor ALTER TAG firmware_version TYPE VARCHAR(50);    -- 修改标签类型 ALTER TABLE sensor RENAME TAG group_id TO cluster_id;     -- 重命名标签 ALTER TABLE sensor DROP TAG location;                     -- 删除标签

3.3 KWDB 时序数据写入

• 可以通过 insert 自动创建对应设备。• 减少标签数据冗余存储。

4. KWDB 索引优化实战

4.1 主标签的 Hash 索引

KWDB 自动为主标签创建 Hash 索引，针对精确查询实现 O(1) 时间复杂度：

-- 高效查询示例SELECT * FROM sensor WHERE sensor_id = 1005;

4.2 普通标签索引策略

4.2.1 对于高频查询的非主标签，建议手动创建索引：

-- 创建普通标签索引CREATE INDEX idx_sensor_group ON sensor (group_id);
-- 带过滤条件的查询SELECT * FROM sensor WHERE group_id = 10;

4.2.2 索引选择原则：

•  对查询频率高的标签建索引。

•  优先为高筛选率的字段建索引。

•  组合索引字段不超过 4 个。

4.3 KWDB 标签索引优势

•  可通过 insert 自动创建对应设备。

•  无需通过子表方式管理设备。

•  减少标签数据冗余存储。

•  支持在线标签 DDL 变更。

•  支持在标签上创建索引。

4.4 KWDB 2.0 性能表现

•  依托就地计算，单设备查询多设备汇总均有出色表现。

•  单节点实时写入支持 50 万测点/秒, 批量写入支持千万测点/秒，TSBS 基准写入速度 200 万记录/秒。

•  多数场景数据压缩比 5-30 倍。

KWDB 查询性能对比图

最后，欢迎大家在 Gitee/Github 检索“KWDB”，体验我们的项目并参与互动。

Gitee>>https://gitee.com/kwdb/kwdb

Github>>https://github.com/KWDB/KWDB

atomgit>>https://atomgit.com/kwdb

不管是操作疑问、功能需求或是其他疑问，大家都可在 Gitee 提交 Issue，欢迎一起共建更完善的 KWDB 生态。

链接合集

开源仓库地址：

• Gitee：https://gitee.com/kwdb/kwdb

• Github：https://github.com/KWDB/KWDB

• atomgit：https://atomgit.com/kwdb

官网地址：

• https://www.kaiwudb.com/

Docker 镜像：

• 官方仓库：kwdb/kwdb:latest

• 国内镜像：swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/kwdb/kwdb:latest

• Github Docker 镜像：ghcr.io/kwdb/kwdb:latest

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