TDengine 的設計是基于單個硬件、軟件系統不可靠，基于任何單臺計算機都無法提供足夠計算能力和存儲能力處理海量數據的假設而進行設計的。因此 TDengine 從研發的第一天起，就是按照水平擴展、高可用架構進行設計的分布式時序數據庫。通過對數據進行分區(qu)、分片，而且(qie)采用虛擬(ni)節點(vnode)技術，保證系統(tong)的(de)處理能力是(shi)水平(ping)擴展的(de)。如果要(yao)增(zeng)加(jia)(jia)系統(tong)的(de)處理能力，只需(xu)要(yao)增(zeng)加(jia)(jia)新(xin)的(de)節點即可。

更好的是，2020年8月，TDengine 團隊(dui)將集群版開源了。

TDengine 是通過數(shu)據采集點(dian)以及時(shi)間(jian)兩個維(wei)度，對大數(shu)據進(jin)行切分，實現水平擴展(zhan)的(de)。

分(fen)片：在(zai) TDengine Database 的設計(ji)與實(shi)現(xian)里(li)，一(yi)個(ge)集(ji)群有多(duo)個(ge)節點(dian)，每個(ge)節點(dian)可(ke)以(yi)有一(yi)個(ge)或(huo)多(duo)個(ge)虛擬(ni)節點(dian)(vnode)，每個(ge)虛擬(ni)節點(dian)里(li)存儲了一(yi)定數(shu)量(liang)的數(shu)據(ju)(ju)(ju)采(cai)(cai)集(ji)點(dian)的數(shu)據(ju)(ju)(ju)，而(er)一(yi)個(ge)數(shu)據(ju)(ju)(ju)采(cai)(cai)集(ji)點(dian)的數(shu)據(ju)(ju)(ju)永遠只存放在(zai)一(yi)個(ge) vnode 里(li)。這樣如果(guo)(guo)有很多(duo)數(shu)據(ju)(ju)(ju)采(cai)(cai)集(ji)點(dian)，這些數(shu)據(ju)(ju)(ju)采(cai)(cai)集(ji)點(dian)的數(shu)據(ju)(ju)(ju)將會分(fen)布在(zai)多(duo)個(ge) vnode 上，分(fen)布在(zai)多(duo)個(ge)節點(dian)里(li)。數(shu)據(ju)(ju)(ju)寫入(ru)(ru)時，TDengine Database 的客(ke)戶端將要寫入(ru)(ru)的數(shu)據(ju)(ju)(ju)直(zhi)接寫入(ru)(ru)對應(ying)的 vnode，從(cong)而(er)實(shi)現(xian)寫入(ru)(ru)的水平(ping)擴展(zhan)(zhan)。對于單個(ge)數(shu)據(ju)(ju)(ju)采(cai)(cai)集(ji)點(dian)數(shu)據(ju)(ju)(ju)的查(cha)詢，毫無疑問，是水平(ping)擴展(zhan)(zhan)的，節點(dian)越(yue)(yue)多(duo)，吞吐率就越(yue)(yue)大(da)。對于聚(ju)合查(cha)詢，查(cha)詢請求將先(xian)發(fa)送到對應(ying)的 vnode 里(li)，vnode 先(xian)做(zuo)完聚(ju)合操(cao)作，客(ke)戶端然后將來自多(duo)個(ge) vnode 的查(cha)詢結果(guo)(guo)做(zuo)第二次聚(ju)合，因(yin)為 vnode 數(shu)量(liang)有限，這樣在(zai)客(ke)戶端做(zuo)的聚(ju)合查(cha)詢計(ji)算量(liang)不(bu)大(da)，從(cong)而(er)實(shi)現(xian)聚(ju)合查(cha)詢的水平(ping)擴展(zhan)(zhan)能力。

分(fen)(fen)區：除(chu)將數(shu)據(ju)(ju)分(fen)(fen)片之外，TDengine 還將一(yi)(yi)個 vnode 里存(cun)儲(chu)的(de)(de)(de)(de)時(shi)(shi)(shi)(shi)(shi)序(xu)數(shu)據(ju)(ju)按照(zhao)時(shi)(shi)(shi)(shi)(shi)間(jian)(jian)(jian)段(duan)進行切(qie)分(fen)(fen)。每個時(shi)(shi)(shi)(shi)(shi)間(jian)(jian)(jian)段(duan)的(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)都(dou)一(yi)(yi)定(ding)保存(cun)在(zai)一(yi)(yi)起，不同時(shi)(shi)(shi)(shi)(shi)間(jian)(jian)(jian)段(duan)的(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)不會有(you)(you)交集，時(shi)(shi)(shi)(shi)(shi)間(jian)(jian)(jian)段(duan)可以是一(yi)(yi)天(tian)，幾天(tian)，一(yi)(yi)周，由用戶自己定(ding)義。按照(zhao)時(shi)(shi)(shi)(shi)(shi)間(jian)(jian)(jian)段(duan)切(qie)分(fen)(fen)時(shi)(shi)(shi)(shi)(shi)序(xu)數(shu)據(ju)(ju)有(you)(you)很(hen)多(duo)好處，查詢數(shu)據(ju)(ju)時(shi)(shi)(shi)(shi)(shi)，根(gen)據(ju)(ju)時(shi)(shi)(shi)(shi)(shi)間(jian)(jian)(jian)段(duan)，可以直接定(ding)位要查找的(de)(de)(de)(de)文(wen)件，從而加快查詢速度(du)。另外一(yi)(yi)方面，可以高效地實現(xian)數(shu)據(ju)(ju)保留策略。超過最長保留時(shi)(shi)(shi)(shi)(shi)間(jian)(jian)(jian)的(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)，直接刪除(chu)一(yi)(yi)個時(shi)(shi)(shi)(shi)(shi)間(jian)(jian)(jian)段(duan)對應的(de)(de)(de)(de)文(wen)件即可。而且按照(zhao)時(shi)(shi)(shi)(shi)(shi)間(jian)(jian)(jian)段(duan)切(qie)分(fen)(fen)數(shu)據(ju)(ju)，還可以方便實現(xian)多(duo)級(ji)存(cun)儲(chu)，冷熱數(shu)據(ju)(ju)放在(zai)不同存(cun)儲(chu)介質上，進一(yi)(yi)步(bu)降低存(cun)儲(chu)成本。

TDengine 還通過虛擬節(jie)(jie)點組(zu)技術來提供系統的(de)(de)高可(ke)(ke)用。不(bu)(bu)同(tong)物理(li)節(jie)(jie)點上的(de)(de) vnode 可(ke)(ke)以(yi)形(xing)成一個(ge)虛擬節(jie)(jie)點組(zu)，這(zhe)個(ge)虛擬節(jie)(jie)點組(zu)里的(de)(de)數據是通過 Master-Slave 來進(jin)行(xing)(xing)同(tong)步(bu)的(de)(de)，來保證這(zhe)個(ge)虛擬節(jie)(jie)點組(zu)內數據的(de)(de)一致(zhi)性。數據寫(xie)入只能在 master 進(jin)行(xing)(xing)，但查(cha)詢(xun)可(ke)(ke)以(yi)在 master 和 slave 上同(tong)時進(jin)行(xing)(xing)。如果(guo) Master 出現故障(zhang)，系統將自動選(xuan)主，這(zhe)樣來保證系統的(de)(de)高可(ke)(ke)用，不(bu)(bu)會(hui)由于某臺機(ji)器宕機(ji)，而無法對外(wai)提供服(fu)務。

關于集(ji)群更多的(de)詳(xiang)細設計介紹，請看《》。

關于集群的(de)具(ju)體使(shi)用，請看《》。

關于更多開源的介紹，請看《開源的時序數據庫》。