TDengine：存储空间降为 MySQL 的十分之一，货拉拉数据库监控场景的应用

前言

随着互联网的快速发展，数据已成为驱动业务决策的关键因素。然而，海量数据的存储和管理对企业提出了巨大挑战。货拉拉作为国内领先的同城货运平台，其业务涉及数百万用户和数亿次订单，数据库承载着海量的业务数据。为了优化数据库性能并降低存储成本，货拉拉对原有的 MySQL 数据库进行了全面升级，引入了时序数据库 TDengine。本文将重点介绍 TDengine 在货拉拉数据库监控场景的成功应用，分享如何将存储空间降低到 MySQL 的十分之一，以及如何实现更长时间的监控数据回溯。

TDengine 简介

TDengine 是由涛思数据自主研发的一款开源、高性能、可伸缩的时序数据库。它专为处理海量时序数据而设计，具有以下核心优势：

• 高性能： 单机写入性能高达数百万条每秒，读取性能高达数十亿条每秒。
• 高压缩比： 采用先进的时序数据压缩算法，可将存储空间压缩至 MySQL 的十分之一以下。
• 高可用性： 支持多副本复制、故障自动切换，保障数据安全性和高可用性。

货拉拉数据库监控场景

货拉拉的业务涉及多种场景，包括订单管理、司机调度、位置跟踪等。这些场景都会产生大量的时序数据，如订单状态变化、司机位置更新、系统日志等。这些时序数据对于故障排查、性能优化、业务分析至关重要。

MySQL 数据库的瓶颈

传统的关系型数据库 MySQL 虽然可以存储时序数据，但其对于时序数据的高效处理存在以下瓶颈：

• 存储空间占用大： 时序数据具有高并发、高写入、高压缩的特点，MySQL 对于这类数据的压缩效率较低。
• 回溯时间短： MySQL 的存储成本较高，导致货拉拉只能存储有限的历史数据，这对于长期监控和趋势分析带来了不便。

TDengine 的应用

为了解决 MySQL 的瓶颈，货拉拉将业务中的时序数据迁移到了 TDengine。TDengine 凭借其高性能、高压缩比、高可用性的特性，完美契合了货拉拉的数据库监控场景需求。

存储空间降低 10 倍

TDengine 采用了先进的时序数据压缩算法，可以将时序数据压缩至 MySQL 的十分之一以下。通过将监控数据迁移到 TDengine，货拉拉将存储空间降低了 10 倍，有效节省了存储成本。

回溯时间延长

与 MySQL 相比，TDengine 的存储成本更低，这使得货拉拉可以存储更长时间的监控数据。目前，货拉拉可以将原始监控数据存储 45 天，聚合数据存储 3 年，极大地延长了监控数据的回溯时间。

故障排查效率提升

TDengine 强大的数据查询能力和灵活的数据建模功能，使货拉拉能够快速高效地进行故障排查。通过对监控数据进行多维度分析，货拉拉可以快速定位故障根源，缩短故障排查时间。

性能优化

TDengine 的高性能特性，使货拉拉能够对监控数据进行实时分析和展示。通过对监控数据的实时监控，货拉拉可以及时发现性能瓶颈并进行优化，确保系统的稳定性和性能。

业务分析

TDengine 的数据聚合和分析能力，使货拉拉能够对监控数据进行深入分析，从中提取有价值的业务洞察。通过对监控数据的趋势分析，货拉拉可以优化业务流程，提升运营效率。

结论

TDengine 在货拉拉数据库监控场景的成功应用，充分证明了其在处理海量时序数据方面的强大能力。通过将监控数据迁移到 TDengine，货拉拉将存储空间降低了 10 倍，延长了监控数据的回溯时间，提升了故障排查效率，优化了系统性能，并从监控数据中提取了有价值的业务洞察。TDengine 的应用，为货拉拉提供了更强大、更完善的数据库监控解决方案，为其业务的稳定性和增长提供了坚实的基础。

附录