小 T 導讀：至數物聯網平臺場景多、資料模型複雜，伴隨著業務需求的不斷迭代及資料量的不斷上漲，原有的 OpenTSDB+MySQL 的組合逐漸力不從心，侷限性日益凸顯。在對 TDengine 進行充分了解與調研後，基於 TDengine 對至數搖光進行了徹底性的改造。本文分享了至數結合自身平臺特點進行系統架構升級改造的經驗，以供參考。

公司簡介&專案背景

至數（Medatc）是一家致力於打造行業最佳裝置資產資料化運營、管理、服務的平臺，為客戶提供全方位的裝置資產管理支撐，其擁有豐富的行業經驗，以及在大資料、人工智慧、物聯網、網際網路+領域的創新實踐能力。公司成立至今已經獲得紅杉資本等知名投資機構的戰略投資。

至數搖光（即：至數物聯網平臺）通過動態能量主動標識，動態環境主動標識，智慧閘道器，應用工業網際網路時序資料高效採集，邊緣計算以及智慧演算法自動分發等一系列技術，基於醫療裝置行業主資料規範，助力醫療機構短週期、低成本、高質量、廣覆蓋地實現有源裝置智慧管理。

一、至數搖光具有場景多、資料模型複雜的特點

至數搖光是以提效降耗為目標，幫助醫療機構實現有源裝置的高效管理，為裝置使用效率智慧分析，裝置科學配置，裝置動態調配，裝置安全保障提供全方位支撐。目前共推出了 15 項智慧場景應用，30 項事件及異常告警提醒。

至數搖光的上述場景改造前資料庫採用 OpenTSDB+MySQL 結合的方式實現，由於 OpenTSDB 無法滿足複雜查詢場景，因此 80% 的場景指標只能基於 MySQL 資料庫來實現，這樣帶來的問題就是 MySQL 資料庫的資料增長迅速，需要定時做冷熱資料分離及資料庫表維護動作。

二、TDengine 助力至數物聯網平臺實現技術改造

作為一個大而全的資料庫，OpenTSDB 稍顯笨重，伴隨著業務需求的不斷迭代及資料量的不斷上漲，其侷限性日益凸顯，系統的架構升級和改造工作日漸迫切。

2021 年我們在對 TDengine 有了充分的瞭解後，決定將至數搖光從時序資料 OpenTSDB 遷移到 TDengine，並基於 TDengine 的特性對搖光進行徹底性的改造。目前改造工作已經全部完成，改造後有大約 80% 左右的指標模型放到了 TDengine 中，20% 左右的主資料或維表資料存放在 MySQL 資料庫中。

相較於改造前的 80% 指標模型存放在 MySQL 中，20% 指標資料存放在 OpenTSDB 資料庫中，結果剛好進行了顛倒，伺服器資源使用情況也有所下降。應用整體的頁面影響速度顯著提高，資料模型及資料指標上也可以更加地靈活多變。

以下為至數搖光網路拓撲路圖：

以下為改造前後的資料庫對比：

以下以 11 萬條資料表來做查詢，結果如下：

聚合查詢，1,155,876 條資料在耗時不到 0.17 秒的時間完成 GROUP BY 聚合查詢：

寫入情況，這裡截了一張 Flink 寫入TDengine 資料庫圖片，3 個小時左右的時間裡寫入了 250 萬條採集資料，這樣的寫入量遠遠沒有達到 TDengine 的寫入瓶頸，對業務的增長留有充裕的空間。

下面是我們的部分應用展示： 

三、TDengine 使用上的一些意見反饋

我們有些按小時、按天、按月的指標計算的時候如果當時的維表資料有誤需要重算，重算的資料需要覆蓋之前的資料或者把之前的資料刪除掉重新寫入。不過 TDengine 目前不支援資料刪除，希望未來能夠支援刪除功能。

目前更新只支援更新相同時間戳資料，希望 tag 和普通欄位能夠聯合篩選做 update；也有業務場景需要此類功能。

另外，目前排序還存在一定的限制，希望 tag 和普通欄位能夠進行自由升降序排列。

最後感謝濤思團隊開源出來 TDengine 這款優秀的時序資料庫系統，也要感謝一下濤思團隊對至數研發團隊的支援與幫助，祝福濤思資料越辦越好！

想了解更多 TDengine 的具體細節，歡迎大家在GitHub上檢視相關原始碼。