先看不同数据库的问题

因此，对于IoTDB提出的需求（或者说IoTDB的特点）集中体现在：

1. 高速写入
2. 高压缩比
3. 高效查询
4. 对于时间序列的组织管理
5. 对接大数据生态

那么，本文将会从IoTDB运用的列式存储、存储引擎，Tsfile介绍IoTDB数据存储的相关问题

行式存储 VS 列式存储

由上图可以看出行式存储是每一行的所有数据存在一个block中，各个block连续存储,列式存储就是每一列的所有数据存在一起，不同列之间可以分开存储。

对比如下表：

	行式存储	列式存储
写入	插入方便	由于每一列单独存储，所以插入修改会繁琐
查询	需要读取所有数据，适合随即查询，不适合扫描	只读取涉及到的列，缺点在于查询完成时，需要将被查询的列重新组装
空间	不利于压缩，占空间大	由于把一列数据保存在一起，而一列的数据类型相同，可以为每一列创建一个字典，存储的时候就仅存储数字编码即可，降低了存储空间需求

存储引擎

IoTDB 存储引擎基于 LSM Tree 结构设计，写入的数据先记录 WAL，再写到内存 memtable，在后台逐步刷到磁盘 TsFile；磁盘上的 TsFile 通过一定的规则进行 Compaction，保证查询效率。

LSM树

Log Structured Merge Tree， 一种分层，有序，面向磁盘的数据结构

核心思想：磁盘批量的顺序写要远比随机写性能高出很多

优缺点：大大提升了数据的写入能力，牺牲部分读取性能

应用场景：数据是被整体访问的

WAL

预写式日志（Write-Ahead Log)

在将数据写入内存表之前，首先将其记录到预写式日志中，该日志位于磁盘上。预写式日志的目的是确保数据持久性，并防止在系统故障（例如崩溃、停电）的情况下丢失数据。

memtable

内存表，一种在数据被刷新为SSTables之前临时保存最近写入数据的内存数据结构。

TsFile

时序数据文件（TimeSeriesFile）

ChunkGroup

一个设备一段时间的数据块

Chunk：一个物理量一段时间的数据

Page：一个物理量一段时间的数据

（Page中存具体的数据，Chunk会包含多个Page）

索引结构

序列内

三级结构：Page，Chunk，文件级

序列间

元数据索引树