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我读过这样的假设：写入优化，大部分追加写入，顺序删除，但它的实现中有什么使时间序列数据库更适合用于存储时间序列，而不是使用适当的索引和关系结构的mysql。为什么时间序列数据库最适合他们对关系对象做什么
A
回答
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这个问题是非常通用的，但这里有一个相当详细的InfluxDB权衡列表，以及它们为什么允许在时间序列数据上获得更高的性能。
https://docs.influxdata.com/influxdb/v0.10/concepts/insights_tradeoffs/
即使调整了可维护性的边缘，你可以把100万条记录每秒到MySQL连续数周没有它倒下？如何批量删除不再相关的旧数据，同时保持摄取率？
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'PARTITION BY RANGE（TO_DAYS（...））'和'DROP PARTITION'（即时）。 [更多讨论]（http：// localhost/misc/partitionmaint）。我怀疑1M行/秒是否适合MySQL的摄取。但是想一想，即使在一天的数据中，你的磁盘需要多大的空间！ –
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时间序列数据库以高度优化的格式存储观测值。这意味着更快的读取，更快的写入以及灵活的模式。例如，比较Axibase时间序列数据库（我的隶属关系）与MySQL中传感器读数的存储需求。 7字节的ATSD与63字节的MySQL。 http://axibase.com/products/axibase-time-series-database/data-storage-tests/atsd-vs-mysql/
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[时间序列数据库与关系数据库之间的差异]的可能重复（http://stackoverflow.com/questions/35428606/difference-between-time-series-database-and-relational-database） –