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celaraze 90 天前
索引建了吗?数据文档的字段是否都是一致的,是的话用单字段索引,不是的话用稀疏索引。试试,按照你的描述很可能没有索引导致全集合扫描了。
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flmn 90 天前
postgres 不就可以么?
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iamtuzi3333 OP |
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iamtuzi3333 OP @celaraze 文档的字段都是一致的,估计是,因为文档数量非常的多,每秒一条,一天有 8 万多条了。
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corcre 90 天前
采集的数据吗, 我们乙方用的时序数据库(TDengine), 不存数组, 按采集点位存的数据, 每个时间每台设备每个点位一条数据, 暂时没什么问题(但是我没具体了解过我们对性能的要求)
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seedhk 90 天前
1.MongoDB 本来就非常吃内存,高性能都是建立在内存的基础上的
2.给时间戳字段加上索引 3.看一下单表数据量,实在太多考虑将查询功能放到 ES(需要评估) |
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celaraze 90 天前 1
@iamtuzi3333 如果按照时间戳查询,建议用时序数据库( TSDB ),把你要存储的值当作度量处理。你这个场景感觉 IoT 方向啊,怎么会选型用 mongo 。
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iamtuzi3333 OP @corcre 一个点位的一个数的话时序数据库很方便,但是数据就很麻烦,我之前找过 influxdb ,感觉不太行。
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iamtuzi3333 OP |
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yoyolichen 90 天前
我们已经转时序 tdengine 了,10w 台设备,频率每天 1-24 条不等,目前没啥问题
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iamtuzi3333 OP @yoyolichen 数据字段是一个值吗,就一个时间字段映射一个值? 现在麻烦的就是字段特别多,不同的类型也多,有数组这些。
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Desdemor 90 天前
clickhouse 试试呢
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celaraze 90 天前
@iamtuzi3333 不知道你测试的是哪个数据库,例如 influxDB 中 Point 可以包含多个 Fields 的。一条记录多个属性值。试试看吧,IoT 都用时序的。
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zhazi 90 天前
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iamtuzi3333 OP |
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sunxvvv 90 天前
你不建索引,每一次的查询都是全集合扫描,随着数据越多,查询只会越来越慢,索引带来的内存和 CPU 消耗绝对比你每一次都是全集合扫描少得多,索引是肯定利大于弊的,用 MongoDB 的话,数据量实在太大,可以上分片
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encro 90 天前
每次看到使用 MongoDB 的,我就想和他说一句“没有银弹”。。。
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zhangeric 90 天前
这个肯定要用时序数据库了.
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halov 90 天前
MongoDB 用了多少内存
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Mithril 90 天前
IoT 不涉及到修改数据吧,什么叫“时间戳的值会一直变”?难道你会频繁修改已经入库数据的时间戳?
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encro 90 天前
高性能 与 free scheme ,低内存那是天然冲突。。。
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sagaxu 90 天前
时间戳字段为什么一直会变?监控数据不是一直追加上去的吗?只存储设备的当前状态,不断 update 吗?
所有 DB 本质都是一样的,查找数据要么遍历,要么走索引,数据量一大,遍历必然是很慢的,要通过高区分度的索引加速查找,若没法建立高质量索引,那只能 case by case 特别优化了 |
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iamtuzi3333 OP |
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iamtuzi3333 OP @sagaxu 数据不是追加的,每秒都会有新的数据入库,设备数据采集频率很高,所以数据很多,比如说 200Hz ,就说明每秒都有一条数据出来,其中的 data 数组就存储了 200 个浮点数,这种情况下如何编写索引,遍历随着数据量增长,到后面基本没办法找去年的数据出来了。
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lancelock 90 天前
用时序数据库没问题阿,点多有什么关系,数组类型的可以拆开存吧
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LieEar 90 天前
“数据其实很简单,但是量很多,都是传感器数据,现在每秒都有数据入库”
这是典型的时序数据库需求,可以试试 |
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wxf666 90 天前
@iamtuzi3333 #24
换成一般关系数据库,你的表结构是这样吗: ( ID ,设备 ID ,毫秒时间戳,浮点数据),其中加了(设备 ID ,毫秒时间戳)索引, 你查询需求是:某设备,在某时间段内的,所有浮点数据? |
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sagaxu 90 天前
@iamtuzi3333 时间戳字段建个索引试试看吧,数据量大,新增索引可能要建个几分钟几十分钟的。建完索引,再查查看,如果还慢,把查询计划贴出来分析分析。
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iamtuzi3333 OP |
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iamtuzi3333 OP |
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Geekerstar 90 天前
我用的 TDengine ,目前几十亿数据,查询很快
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gabriel_zhen 90 天前
@corcre 专业的事情 专业的数据库干
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sagaxu 90 天前
@iamtuzi3333 “当集合文档数上百万的时候,这个时候维护索引估计很难”,这是哪里看到的理论啊,再烂的索引,支撑个上亿级别的数据量,也是没有问题的。这个时间戳是固定的,一条数据入库之后就不会更新,不会损失很多性能的,时间戳的分布也很均匀,区分度很高,是个优质索引。
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iamtuzi3333 OP @sagaxu 真的吗,那我就开干了,可以在已经插入数据的情况再去建立索引吗
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Mithril 90 天前
@iamtuzi3333 这不就是正常建立索引的东西吗?
你试试查询的时候 explain 一下,到底是命中索引了,还是直接全扫了。你这个数据量不加索引搜不出来东西的。 建议好好看看 MongoDB 文档,如何处理时间序列数据。MongoDB 支持建立时序集合的。 https://www.mongodb.com/zh-cn/docs/manual/core/timeseries-collections/ |
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wxf666 90 天前
@iamtuzi3333 #31
你们一天,就要存几千万行,共计 几十 GB 数据吗? 如,假设 300 设备,每设备每秒 200 单精度浮点, 算下来,一天就有 300 x 86400 = 2600W 行数据? 光是存浮点数据,共计就要 2600W x 200 x 4 / 2 ^ 30 = 19.3 GB ? |
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otakustay 90 天前
一天 8W 条,一年也才 2400W 数据,怎么都不算多啊,我感觉你就确认下有没有索引,把索引建上,啥都不干查询性能的事情就解决了。内存的问题,就只能换数据库了,随便 mysql 还是 postgre 加个索引也够了
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gj69B3S92SZZ6767 90 天前
@Geekerstar 这么厉害,我去了解一下,谢谢~
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iamtuzi3333 OP |
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Mithril 90 天前
@wxf666 可以是可以,时序数据库的优点是针对时间戳作为主键这种场景做了特殊优化,但其中很多优化手段你在普通的关系型数据库里也能做。其它的你需要修改数据库本身,比如 TimeScale 就是基于 PostgreSQL 改的。
通用的关系型数据库,一般用的都是行存储。但你这 200 个列基本都不会同时用到,很多时候你只基于其中某个或者某几个数据进行统计。那么以时间戳分片,按列式存储的数据库可能更高效一些。 你当然可以按照时间范围拆表去限制检索范围,然后以时间戳做主键去做聚类索引。但你这么一套折腾下来效率还是没专门的时序数据库高,完全没必要这么搞。 就算你想把其它的关系型数据和这些东西放到同一个数据库里,但这些大体积数据的查询也一样会拖累你数据库实例的性能,还不如拆出去呢。 |
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sospopo101343793 90 天前
一天才 8w 条。。。,mongoDB 完全没问题,根本不用担心性能问题,楼上觉得 mongodb 性能不行,完全是偏见,mongoDB 单 collection 存查 10 亿级别的数据完全没有问题。提前建好索引就行
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2686291180 90 天前
mongodb 性能完全够用了,优化点:
1. 建索引 2. 分库分表 |
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darkengine 90 天前
先建索引啊,之前优化过 mongoDB 的查询,一个索引就搞定。不要担心索引占空间,用空间换时间是常用的优化策略。
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forschers 90 天前
我们的硬件数据存在了 Doris 数据库中 传感器数据要响应很快
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brant2ai 90 天前
找个开源的时序数据库就解你的问题了。如果不想用时序库,上 Doris 也可以
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iamtuzi3333 OP @sospopo101343793 一个集合 8 万多,有几百个集合,一起同时写入。不是说性能不好,目前我是没有建立索引,尝试建索引看看效果,目前查询是全集合扫描。
@2686291180 第二个操作暂时不会,先尝试建立索引看看效果。 |
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iamtuzi3333 OP |
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abcfyk 90 天前
600W 总量,每天新增 8W 这数据量不就是洒洒水么? 居然还能有性能瓶颈
1 、 换数据库 1.1 时序数据库,比如 TDengine ,InfluxDB 楼上很多人说过了 1.2 列式数据库,比如 ClickHouse ,Druid 等 2 、不换数据库 1.2 磁盘换 SSD 、写前转换成强 schema 数据,建索引,分库、分表等等 |
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wupher 90 天前
- 时间戳加个索引就好了
- 如果只关心时间,时序数据库更方便 - 最新的 mongodb 也支持时序库了,但没在生产上使用过 |
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fengpan567 90 天前
换 clickhouse
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wenxueywx 90 天前
用时序数据库
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iyaozhen 90 天前
一天 8W 条 真的是太少了。我见过 1s 几万的。
如果你 mongo 不太会就用 MySQL 存都行,分库分表或者表分区 |
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iamtuzi3333 OP @abcfyk 一个集合 8 万多,有几百个集合。数据库暂时不换了,目前建了索引,发现速度快了。
@wupher 也关心数据,目前加了索引,速度起来了。 @fengpan567 没有用过。 @wenxueywx 还在调研中。 @iyaozhen 目前我知道插入不是问题,目前是查询较慢,现在建立了索引,快起来了。 |
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iamtuzi3333 OP 谢谢各位大佬啦,小弟现在把对应的集合建立了时间戳字段建立了索引,速度立马起来了,优化到几十 ms 级别的查询时间;至于性能这个问题,写入肯定是没有问题,MongoDB 确实很优秀,简单好用;目前唯一的问题就是确实吃内存,这个修改了配置文件的参数目前还是没有办法避免,这个空间换时间确实无法避免;小弟去年刚毕业,来的一家小公司,只有我是搞开发的,领导把整个项目都丢给我了,小弟经验不足,所以有很多不同的地方,还请各位大佬多多指教。
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raptor 90 天前
吃内存就加,钱能解决的问题都不是问题
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cavemannb 90 天前
@iamtuzi3333 #56 既然查询很少,基本的数据库就能满足需求,不需要用到 MongoDB ,把数据放到内存里
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zglzy 90 天前
厚脸皮推荐下 GreptimeDB 是时序数据库,内存也吃得挺少,查询性能不错,还有 pipeline 可以预处理 json 再写入(如果数据结构相对确定的话
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iamtuzi3333 OP |
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rickiey 89 天前
如果觉得数据较多,可以尝试将旧数据定时导出备份,使数据库的数据始终保持最近一段时间内的量,需要查询旧数据了,再把备份导入到本地的数据库查询
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celaraze 89 天前 2
@iamtuzi3333 #56 很高兴看到大家的答案能解决你的问题。
但是还是要提醒一下,索引自然是会加快速度,但是也会加重写入负担(你可以理解为每次写入都会更新索引),一旦你写入数据量大、频次高,写入的开销会很大,记录的数据很难保证原子性(如果有连续的业务处理),我建议你当前尽速解决眼前的问题后,花点时间研究下 TSDB ,毕竟是针对 IoT 场景的特效药。比你给时间戳加索引靠谱的多。 |
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wxiao333 89 天前
单个集合就存储一个传感器的数据, 相当于设计上已经将传感器分表了,加时间索引完全没有问题。
长久来看还是得时序数据库,除了速度快,还有很多优秀功能,比如 influxdb 的连续查询,你可以查任意时间间隔下的特征值,比如你现在时间间隔是 1s 的,我查一周的数据,点太多不好展示,我想切换为间隔为 1 分钟的,那 1 分钟的 60 个的点,是取第一个,最后一个,平均值,最大/小值,都很方便,秒出结果。 |
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iamtuzi3333 OP @rickiey 这个数据对 MongoDB 还算正常,只是比较吃内存。
@celaraze 是的大佬,目前我给单表的时间戳字段都建立了索引,写入过程需要一直维护这个索引,确实开销大,目前我的写入逻辑是批量写,异步定时每间隔 5 秒写入一批数据,数据接收村存到了 redis 的队列中,后面再从 list 中读取数据入库操作,这里采用了多线程,redis 的分布式锁,保证数据不重复不交叉,暂时应该还好,后续我想着继续把写入逻辑延迟,积累到一定数据量再写入,比如说几百条甚至上万条。小弟目前公司就我一个人,这个项目也是我全程一个人推进的,有点心累,接下来我花时间看看 TDengine 这个数据库,似乎这个还不错,非常谢谢各位大佬提供解决方案,小弟是真的感谢! @wxiao333 是的,单集合存单传感器分表这个逻辑比较合理,索引就是维护需要系统开销。目前也在关注时序数据库,大佬说的查询那个功能确实比较优秀,接下来会重点花时间去了解时序数据库,目前物联网比较适合这类数据库,不过就是学习成本有点高,公司不等我哈哈哈。 |
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wxf666 85 天前
用 SQLite 试了一下,亿级数据,上万并发,好像没啥问题?
- 单表数据:1.3 亿,100 GB - 事务每秒:4.6 W 随机读,1 W 随机写 - 内存占用:16 MB ( Python 脚本,包括 SQLite 内存缓存) - 测试硬件:六七年前轻薄本,SATA 低端固态 - 测试内容:模拟 500 设备,每秒各保存 200 浮点数据,连续三天 ## 脚本使用方法 - 随机写入测试 ```shell # 从上次保存时间戳开始(不存在则为年初),每递增一秒,就写入 500 设备,各 200 浮点数据。直至写入 1W 记录为止 $ python3 test.py -w -d 设备数(默认 500 ) -n 写入行数(默认 1W ) ``` - 随机读取测试 ```shell # 从 500 设备中,随机选一台,再随机选某个时间,取数据。直至读取 1W 记录为止 $ python3 test.py -r -d 设备数(默认 500 ) -n 读取行数(默认 1W ) # 最多运行 10 秒 $ timeout -s INT 10 python3 test.py -r # 八进程同时测试 $ seq 8 | xargs -P 8 -I{} python3 test.py -r ``` ## 测试脚本代码 ```python # V 站吞空格,缩进改为全角空格了 import time import apsw import random import struct import argparse import itertools from datetime import datetime, timezone DEFAULT_DEVICES = 500 DEFAULT_RECORDS = 10000 SQLITE_MAX_WAL_PAGES = 10000 DB_PATH = '/数据库路径/文件名.db' DEFAULT_START_TIME = int(datetime.strptime('2024-01-01 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S').replace(tzinfo=timezone.utc).timestamp()) count = 0 db: apsw.Connection devices = DEFAULT_DEVICES records = DEFAULT_RECORDS dev_time_range: list[range] = [] def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description="SQLite 测试读写多传感器数据") group = parser.add_mutually_exclusive_group(required=True) group.add_argument('-r', action='store_true', help="随机读取") group.add_argument('-w', action='store_true', help="随机写入") parser.add_argument('-d', type=int, default=DEFAULT_DEVICES, help=f"设备数(默认 {DEFAULT_DEVICES})") parser.add_argument('-n', type=int, default=DEFAULT_RECORDS, help=f"要测试的记录数(默认 {DEFAULT_RECORDS})") global devices, records args = parser.parse_args() devices = args.d records = args.n return args # 随机写的页面足够多时,确保落盘并重置 WAL 文件 def sqlite3_wal_hook(db: apsw.Connection, name: str, pages: int): if pages > SQLITE_MAX_WAL_PAGES: db.wal_checkpoint(mode=apsw.SQLITE_CHECKPOINT_RESTART) return apsw.SQLITE_OK def init_db(): global db db = apsw.Connection(DB_PATH) db.execute('PRAGMA journal_mode = WAL') db.execute('PRAGMA busy_timeout = 5000') db.execute('PRAGMA synchronous = NORMAL') db.setwalhook(sqlite3_wal_hook) db.execute(''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS device_data ( id INTEGER PRIMARY KEY, dev_id AS (id >> 32), created AS (id & 0xFFFFFFFF), data BLOB ) ''') # 获取每个设备,已保存数据的时间范围 def get_dev_time_range(): rows = db.execute(''' SELECT dev_min.created, dev_max.created + 1 FROM (SELECT (max(id) >> 32) + 1 dev_count FROM device_data) JOIN json_each(REPLACE(FORMAT('[%*.*s]', dev_count, dev_count, '0'), ' ', '0,')) dev JOIN device_data dev_min ON dev_min.id = (SELECT min(id) FROM device_data WHERE id >= dev.key << 32) JOIN device_data dev_max ON dev_max.id = (SELECT max(id) FROM device_data WHERE id <= dev.key << 32 | 0xFFFFFFFF) ''').fetchall() dev_time_range.extend(list(itertools.starmap(range, rows))[:devices]) dev_time_range.extend([range(DEFAULT_START_TIME, DEFAULT_START_TIME)] * max(devices - len(rows), 0)) def test_read(): global count items = list(enumerate(dev_time_range)) weights = list(itertools.accumulate(map(lambda i: i.stop - i.start, dev_time_range))) while count < records: # 以每设备时长为权重,随机抽取一个设备,再从其时间范围随机抽取时间点 dev, time_range = random.choices(items, cum_weights=weights)[0] db.execute(''' SELECT data FROM device_data WHERE id = ? << 32 | ? ''', (dev, random.choice(time_range))).fetchone() count += 1 def test_write(): global count start_time = min(dev_time_range, key=lambda i: i.stop).stop for ts in itertools.count(start_time): for dev in range(devices): if count >= records: return elif ts in dev_time_range[dev]: continue floats = [random.random() for i in range(200)] data = struct.pack('200f', *floats) db.execute('BEGIN IMMEDIATE') db.execute(''' INSERT INTO device_data (id, data) VALUES (? << 32 | ?, ?) ''', (dev, ts, data)) db.execute('COMMIT') count += 1 def test(is_read: bool): init_db() get_dev_time_range() start_time = time.time() try: test_read() if is_read else test_write() except KeyboardInterrupt: pass finally: duration = time.time() - start_time print(f'在 {duration:6.2f} 秒内,随机{"写读"[is_read]} {count:6d} 行,平均 {count / duration:8.2f} 行/秒') if __name__ == '__main__': args = parse_args() test(args.r) ``` ## 1.3 亿 100 GB 数据库,文件结构信息分析 |
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iamtuzi3333 OP @wxf666 哇塞,首先谢谢大佬指点,大佬很强,不好意思,我假期没看论坛。目前我是建了索引,基本上解决问题。看了您的测试,太强了,我深感自己缺少这个精神,汗颜。不过我觉得单表不适合多传感器数据的存储,一开始我就 pass 了,数据太过分散,不方便后续读取维护。sqllite 我看到了乙方存的是记录,他们用文件存数据,然后有记录索引,用起始位置来标记数据,这个方案比较难,对我个人来说;所以就考虑用 mongoDB ,现在确实好用,有了索引查询效率瞬间上来了,之前占用内存大可能因为写入较频繁,每秒实时写入。我现在改成了异步延时写入,一开始存到了 redis 的 list ,然后再去 list 取数据写入到数据库,算是减少了内存消耗。不过大佬的实践很强,有时间我试试该数据库以及您说的方案,再次感谢大佬的指点!!!
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wxf666 77 天前
@iamtuzi3333 #66
1. 《数据太过分散,不方便后续读取维护》是啥意思呢。。 这个测试的主键类似于(设备 ID ,时间戳),如果你要查今天所有设备的数据,可以: ```sql SELECT * FROM data JOIN generate_series(1, 500) 设备 WHERE 设备 ID = 设备.value AND 时间戳 BETWEEN '今天' AND '现在' ``` 我觉得单表数据过大,需要担心的是 B+ 树层级过高,每次读取需要再耗费一个 IO 。。 2. 测试中,我也是用了类似《先缓存写入的行,一定数量后再刷写回数据库》方法,提高写事务速度的。 设定缓存最多 1W 行,平均每设备 20 行,每 5 行一个 4K 页,即每设备 16KB , 所以就能参考 16KB 随机写速度了。。 |
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iamtuzi3333 OP @wxf666 我的意思是单表存一个传感器设备的数据,这样相对来说方便后续读取,数据字段可能还会添加。查询这个还好,现在加上了索引,即使我查询前几个月的数据也能够很快就响应了。写入这个问题暂时不管了,mongo 数据库就是吃内存,空间换时间了,还是谢谢大佬的指点,很强,这个测试能力。
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