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RedisTimeSeries

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RedisTimeSeries+ClickHouse来实现时序数据的分析和实时查询

背景ClickHouse很好,在它擅长的OLAP领域。千万级别的数据的分页查询秒级呈现。由于其对资源的使用追求极致,所以相应的TPS不是很高。所有的OLAP的数据库本身TPS都不会很高,单台机器100+就可称之为优秀了。然而,高并发的读写正好是Redis所擅长的,如何将两者的优点结合起来呢?在IOT行业时序数据的存储和实时查询方面,我们做了一些探索!业务需求我们的业务需求:兼顾时序数据分析的同时,还能提供高并发的写入和查询。结合项目情况,调研了相关的开源实现。感觉没有一个中间件能比较好的满足我们的需求。慢慢的我们转变了思路,何不取众家之所长?1、高并发场景使用RedisTimeSeries中间

RedisTimeSeries+ClickHouse来实现时序数据的分析和实时查询

背景ClickHouse很好,在它擅长的OLAP领域。千万级别的数据的分页查询秒级呈现。由于其对资源的使用追求极致,所以相应的TPS不是很高。所有的OLAP的数据库本身TPS都不会很高,单台机器100+就可称之为优秀了。然而,高并发的读写正好是Redis所擅长的,如何将两者的优点结合起来呢?在IOT行业时序数据的存储和实时查询方面,我们做了一些探索!业务需求我们的业务需求:兼顾时序数据分析的同时,还能提供高并发的写入和查询。结合项目情况,调研了相关的开源实现。感觉没有一个中间件能比较好的满足我们的需求。慢慢的我们转变了思路,何不取众家之所长?1、高并发场景使用RedisTimeSeries中间