在云原生时代，可观测性成为确保系统稳定性和性能的关键。高洪涛，作为Tetrate的创始工程师和Apache ShardingSphere及SkyWalking的核心贡献者，深入探讨了融合时序数据库在云原生可观测领域的实践。
可观测性的基础
可观测性依赖于三个核心要素：日志、度量和追踪。这些要素共同构成了系统的可观测性三柱石。时序数据在其中扮演着重要角色，因为它们是度量的基础，能够反映系统的状态随时间的变化。
时序数据库的选择
在存储方案方面，有多种选择，包括TimeScale、Elasticsearch和专门的时序数据库。每种方案都有其优缺点，例如TimeScale提供SQL支持和可扩展性，而Elasticsearch则以其大容量索引结构和实时聚合能力著称。然而，时序数据库在模式灵活性、压缩比和读写优化方面表现出色，使其成为处理可观测性数据的理想选择。
RUM假说与系统设计
RUM假说（Read-Update-Memory）指出，在设计访问方法时，优化读、更新和内存开销中的任意两个，将对第三个产生负面影响。这一假说对时序数据库的设计产生了深远影响，特别是在数据压缩和索引策略方面。
BanyanDB：专为可观测性设计
BanyanDB是一个专为可观测性设计的时序数据库。其设计目标包括高空间利用率、多模式支持、高速写入和自适应查询。BanyanDB采用LSM树结构，实现数据按需索引，支持反向索引和树索引，有效优化了数据写入和查询性能。
数据压缩与性能
在数据压缩方面，BanyanDB展示了显著的效果。通过优化数据写入模式，BanyanDB能够实现高效的数据压缩，这对于处理大量时序数据至关重要。同时，这也提高了系统的整体性能和稳定性。
