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CeresDB 是一款拥有计算存储分离架构的分布式时序数据库，其存储层可以基于 OceanBase KV、OSS 等。经过近一年的开源研发工作，CeresDB 1.0 现已正式发布，达到生产可用标准。
CeresDB 团队已经在时序数据领域进行了 5 年的深耕。但是随着在领域内研究的深入以及用户场景的逐渐复杂化，我们发现了若干传统时序数据库尚未很好解决的一些技术问题，比如：
- 高效处理高基数 Tag 组合（时间线膨胀问题）与分析型工作负载
- 现代且完备的分布式技术方案
- 云原生与计算存储分离
因此，CeresDB 开源项目发起之初，我们就将其定义为下一代的云原生时序数据库。希望它能同时较好支持传统时间序列工作负载（timeseries workload）与分析型工作负载（analytic workload），并且能拥有一个现代的云原生分布式技术架构，支持从简单的单节点到庞大分布式集群等各种部署场景。
这样的设计目标，也直接决定了我们过去一年在研发 CeresDB 1.0 过程中主要的精力投入方向。目前，随着 CeresDB 1.0 的正式发布，我们认为以上问题均得到了基本的解决。
CeresDB 1.0核心特性介绍
▋ 存储引擎
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支持列式混合存储
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高效 XOR 过滤器
▋ 云原生分布式
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实现了计算存储分离（支持 OSS 作为数据存储，WAL 实现支持 OBKV、Kafka）
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支持 HASH 分区表
▋ 部署与运维
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支持单机部署
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支持分布式集群部署
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支持 Prometheus + Grafana 搭建自监控
▋ 读写协议
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支持 SQL 查询与写入
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实现了 CeresDB 内置高性能读写协议，提供多语言 SDK
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支持 Prometheus，可以作为 Prometheus 的 remote storage 进行使用
▋ 多语言读写 SDK
实现了四种语言的客户端 SDK：Java、Python、Go、Rust
核心技术方案
这里简单介绍一下 CeresDB 在过去一年投入的几个重点方向的技术方案，由于篇幅限制，这里仅作简要说明。
▋ 存储引擎探索
经典时序模型会使用倒排索引的方式对数据进行组织。然而在某些场景如短生命周期 pod 监控、业务数据监控等，会产生高基数时间线，进而导致倒排索引膨胀问题，写入查询性能会急剧变差。
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写入时由于索引的复杂性高，写入耗时变高
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查询时由于索引的有效性低，查询耗时变高
下图为经典时序模型的示意图：
为了解决高基数的问题，CeresDB 受 InfluxDB IOx 以及各类分析型数据库的启发，采用以下方式对时序数据进行组织来实现存储和查询：
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列式存储 + 混合存储
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分区扫描 + 剪枝 + 高效 fitler
下图展示了 CeresDB 内部的数据组织形式：
▋ 分布式方案
CeresDB 采用存储计算分离架构，如下图所示。CeresDB 实例本身可以不存储任何数据，在此基础上可以较好实现关键的几项分布式特性，比如：计算存储弹性扩缩容、服务高可用和负载均衡等等。
CeresDB 分布式集群主要由以下部分组成：
CeresMeta Cluster：集群的元数据中心，负责集群的整体调度；
CeresDB：一个 CeresDB 实例, 负责时序数据组织与存储；
WAL Service（外部）：WAL 服务，在集群方案中，用于存储实时写入的数据；
Object Storage（外部）：对象存储服务，用于存储从 memtable 生成的 SST 文件。
详细的集群方案可以参看官方文档：https://docs.ceresdb.io/cn/design/clustering.html
性能优化与实验结果
CeresDB 组合使用了列式混合存储、数据分区、剪枝、高效扫描等技术，解决海量时间线（high cardinality）下写入查询性能变差的问题。
▋ 写入优化
CeresDB 采用类 LSM（Log-structured merge-tree）写入模型，无需在写入时处理复杂的倒排索引，因此写入性能上较好。
▋ 查询优化
主要采用以下技术手段提高查询性能：
剪枝：
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min/max 剪枝：构建代价比较低，在特定场景，性能较好
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XOR 过滤器：提高对 parquet 文件中的 row group 的筛选精度
高效扫描：
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多个 SST 间并发：同时扫描多个 SST 文件
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单个 SST 内部并发：支持 Parquet 层并行拉取多个 row group
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合并小 IO：针对 OSS 上的文件，合并小 IO 请求，提高拉取效率
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本地 cache：缓存 OSS 拉取文件，支持内存和磁盘缓存
▋ 性能测试结果
采用 TSBS 进行性能测试。压测参数如下：
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10个 Tag
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10 个 Field
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时间线（Tags 组合数）100w 量级
压测机器配置：24c90g
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InfluxDB 版本：1.8.5
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CeresDB 版本：1.0.0
▋ 写入性能对比
InfluxDB 写入性能随着时间下降较多。CeresDB 在写入稳定后，写入速率趋于平稳，并且总体写入性能表现为 InfluxDB 的 1.5 倍以上（一段时间后可达 2 倍以上差距）
下图中，单行 row 包含 10 个 Field。
Influxdb
CeresDB
▋ 查询性能对比
低筛选度条件（条件：os=Ubuntu15.10），CeresDB 比 InfluxDB 快 26 倍，具体数据如下：
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CeresDB 查询耗时：15s
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InfluxDB 查询耗时：6m43s
高筛选度条件（命中的数据较少，条件：hostname=[8个]，此时理论上传统倒排索引会更有效），这是 InfluxDB 更有优势的场景，此时在预热完成条件下，CeresDB 比 InfluxDB 慢 5 倍。
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CeresDB：85ms
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InfluxDB：15ms
2023 roadmap一览
2023 年，在 CeresDB 1.0 发布之后，我们的大部分工作将聚焦在性能、分布式与周边生态方面的工作。尤其周边生态的对接支持工作，希望能让各种不同的用户更加简单的用上 CeresDB：
▋ 周边生态
生态兼容，包括 PromQL、InfluxdbQL、OpenTSDB 等常用时序数据库协议兼容
运维工具支持，包括 k8s 支持、CeresDB 运维系统、自监控等
开发者工具，包括数据导入导出等
▋ 性能
探索新的存储格式
增强不同类型索引，强化 CeresDB 在不同工作负载下的表现
▋ 分布式
自动负载均衡
提高可用性、可靠性
*代码主仓库的 GitHub 地址为：https://github.com/CeresDB/ceresdb
*CeresDB 1.0 官方文档：https://docs.ceresdb.io
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