时序数据库是什么？时序数据库和关系型数据库的区别

时序数据库是一种特殊的数据库，主要用于存储时间序列性的数据，它能够将复杂的时间序列关系抽象出来，从而实现时间序列的捕获、存储和管理。时序数据库和关系型数据库在功能上有着很大的差别，主要体现在以下几个方面。
首先，时序数据库和关系型数据库最大的区别在于索引数据结构上，时序数据库是以时间作为索引，而关系型数据库是以属性联合索引为主。时序数据库的索引是基于时间的，能够将所有与时序有关的元素进行有效的存储，例如时间、值类型等，以便最终实现时序性查询。而关系型数据库则以属性和值组合作为索引，不支持时序性查询，因此无法有效地处理大量的时间相关数据。
其次，时序数据库和关系型数据库在数据存储上也有着很大差异，通常使用关系型数据库是将不同的数据分开存放，开发者可以使用查询语言，比如SQL，来获取数据，但是无法看到不同表之间的联系。而时序数据库则将所有的数据都存放在一起，因此能够实现表之间的时序关联，从而有效地捕获时间相关数据。
此外，时序数据库和关系型数据库在存储数据特点上也有很大不同。时序数据库能够以流式的方式存储数据，即能够持续的捕获数据，从而及时的更新数据库中的数据。而关系型数据库则以静态的表形式存储数据，更新数据时需要执行比较复杂的SQL查询，无法跟踪数据的动态变化，也无法在运行时即时更新数据库中的数据。
最后，时序数据库和关系型数据库在查询性能上也有很大差异。时序数据库可以通过时间索引提高查询效率，从而提高查询性能。而关系型数据库通常使用属性联合索引来提高查询效率，而不能有效地处理时序序列数据，从而在查询时可能出现性能问题。
可以看出，时序数据库和关系型数据库在索引、存储、特点以及查询方面有着很大的区别，而时序数据库在处理时间相关的数据时才发挥作用，大大提高了数据处理的效率。
时序数据库（Time-Series Database，TSDB）是一种用于存储和处理时序数据的特殊类型的数据库。时序数据指的是数据背后拥有时间元素的数据，例如前面提到的传感器信息、天气数据、股价信息以及用户行为日志等等，他们最显著的特点就是要求数据有一定的时序性，随着时间的变化数据也会呈现出丰富的图案，而这种时序模式对数据的准确性有着很强的保证。
一般情况下，传统的数据库，比如关系型数据库，不具备存储时序数据的能力，无法灵活高效的把这些数据放入到数据库中，也不能直接为用户提供这种数据的计算、分析以及展示功能，而时序数据库则具有着一些特殊功能，可以直接操作时序数据，如时序查询，填补缺失值，聚合数据，计算数据等。
下面来简要分析下他们之间的区别。
1、数据结构不同
时序数据库的数据结构由时间信息和数据值组成，它们一起构成了一个“时间-值”的元组，从而使一组数据被组织起来成为一个时序序列，可以按时间进行索引，而关系型数据库的数据结构没有时序性，是按照表格的形式划分的，数据和时间是分开排列存储的，无法按照时间顺序查询。
2、操作机制不同
时序数据库可以按照固定的范围来查询时间信息，可以根据查询条件来选择筛选出满足条件的数据，也可以对时序数据进行聚合计算，从而更快更准确的提取出数据库中的有价值的数据信息，而关系型数据库的数据结构没有时序性，一般只能按照记录的查询一条一条的查询，只能查询满足条件的某一条记录，而不能按照时间维度的范围来进行查询。
3、性能不同
时序数据库采用对应的索引结构，可以极大减少查询时间，只需要查询范围之内的部分记录，将会有很好的性能表现，而关系数据库会对全部数据进行查询，数据量大的时候，性能会相应的降低。
从上面分析可以看出，关系型数据库的数据结构无法支持时序数据的存储和计算，而时序数据库对于存储和分析时间信息有着更好的支持能力，可以帮助用户更有效的进行分析和应用，也简化了用户在这方面的操作。因此，在时序数据应用场景中，使用时序数据库来进行存储和处理会更加合适，而关系型数据库则适用于一般性的数据存储及查询需求场景。