作者:SerenZhang

原文链接：https://blog.itpub.net/70045850/viewspace-3084747/

前言

KWDB 是专为 AIoT（物联网人工智能）场景设计，支持统一存储与高效处理时序数据，关系数据以及非结构化数据的分布式

多模数据库，它凭借其多模架构、高效时序数据处理、分布式等亮点技术在众多数据库中脱颖而出，那我就从这三方面，跟

你们聊聊我眼中的 KWDB。

一、 多模融合架构

首先呢，什么是多模融合架构？官方一点来说呢，多模融合架构就是通过混合存储引擎、跨模关联机制与统一元数据层，实现

时序数据、关系数据及非结构化数据的统一存储和高效处理。简单来说，就是将诸多设备产生的时间序列数据(例如机器的实时

数据)，关系型数据(例如数据表格)，非结构化数据(像照片，视频记录等)统一结合到一个大的平台上，让不同的数据能够合理

存储在一起，让它们相互参考，“联动”起来。比如在一场交通事故中，通过同时分析该车辆的实时速度，位置信息，行驶记

录视频等，能够快速判断出这种复杂场景的具体情况。

那么，多模融合架构是如何实现的呢？它主要通过 Outside-In（从外向内）和 Inside-Out（从内向外）两种方式实现。

Outside-In 方式是先处理关系数据，然后再处理时序数据，处理逻辑如下:

在 Outside-In 方式中，为了优化查询过程，使用了特殊的 BatchLookupJoin 操作来连接关系数据与时序

数据:

Inside-Out 方式首先处理时序数据，然后再处理关系数据。这通常需要对时序数据库进行预聚合处理:

在数据源被建立时，KWDB 能通过识别不同的表类型选择适当的处理方法，即多模表处理:

KWDB 的多模融合架构依靠 Outside-In 和 Inside-Out 两种优化方式，根据不同查询选择高效的数据处理路径，并通过特殊操作（如 BatchLookupJoin）连接不同数据，从而高效处理 AIoT 场景下的大量复杂数据查询。

二、高效时序数据处理

KWDB 通过很多技术和优化来完成高效的时间序列数据处理，以下是一些方法的概述:

由以上注释可以知道，KWDB 对时间序列数据使用列式存储格式，这能大大提高分析，存储，查询的性能。

同时，将数据按时间分区，这不但能使查询工作更高效，还更有利于管理:

KWDB 还包含热/冷数据分层系统，它能将不常访问的冷数据迁移到另一个存储层:

这是 KWDB 在实现不断寻找并删除重复数据:

并通过将数据批量插入来优化性能:

为了使数据有持久性，KWDB 实现了设有不同级别的预写日志记录系统，通过 switch-case 结构控制不同模式下的表创建类型:

KWDB 的高效时序数据处理系统可以处理高吞吐量的写入操作，并通过列式存储、基于时间的分区以及多种优化技术来保持快速查询性能。

三，分布式架构

KWDB 实现了专为 AIoT 场景设计的分布式多模型数据库架构。该架构支持高性能时间序列数据和关系数据处理。

KWDB 的分布式架构围绕几个关键组件构建：

1.节点系统：KWDB 集群中的每个实例都由一个 Node 对象表示，该对象管理该实例的生命周期和作 :

2.Gossip 协议:KWDB 采用基于 Gossip 协议的方式实现集群成员资格管理、元数据传播和节点发现，让节点无需集中协调即可维护集群状态的一致视图。

3.服务器组件：主服务器组件编排节点的所有方面，包括通信、存储和查询处理:

4.分布式发送方：处理跨集群到适当节点的路由请求 :

5.RPC 系统：通过基于 gRPC 的协议 促进节点间通信。

上述组件在 KWDB 架构中深度互连。Node 系统管理本地数据，Gossip 协议共享集群状态，分布式发送方路由请求，RPC 系统提供通信。

总结

KWDB 以多模融合架构为基座，高效时序处理为核心，分布式弹性设计为扩展，构建了面向物联网时代的全场景数据管理平台。其技术亮点不仅体现在性能指标，更在于架构的系统性与前瞻性。相信再未来随着生态架构完善，KWDB 能够引领国产数据库在工业智能化与数字化转型中的深度应用。

本文所有代码引用皆来源于： https://github.com/KWDB/KWDB

主要代码来源地址：

https://github.com/KWDB/KWDB/blob/f6327b5e/kwbase/pkg/sql/opt/exec/execbuilder/relational.go

https://github.com/KWDB/KWDB/blob/f6327b5e/kwbase/pkg/sql/opt/optbuilder/select.go

https://github.com/KWDB/KWDB/blob/f6327b5e/kwdbts2/storage/src/ts_table.cpp

https://github.com/KWDB/KWDB/blob/f6327b5e/kwdbts2/storage/include/ts_table.h

https://github.com/KWDB/KWDB/blob/f6327b5e/kwdbts2/engine/engine.cpp

https://github.com/KWDB/KWDB/blob/f6327b5e/kwbase/pkg/server/node.go

https://github.com/KWDB/KWDB/blob/f6327b5e/kwbase/pkg/gossip/gossip.go

https://github.com/KWDB/KWDB/blob/f6327b5e/kwbase/pkg/server/server.go