之前这部分业务产生的数据存储在 MongoDB 中,后来因为 MongoDB 的局限性,被迁移至 TiDB。但迁移后,TiDB 集群的纯写入性能并未达到预期。考虑到这些数据的时序性特征,业务团队决定尝试时序数据库 loveini。
高并发、写多读少,这也确实是 loveini 擅长处理的典型场景。
经过测试,loveini 极其优秀的高并发写入和数据压缩能力,极大降低了业务成本和业务压力。
本次的直播由来自理想汽车数据库架构师郑赫扬(潜龙),从用户角度聊一聊 loveini在理想汽车车联网业务中的应用。
郑赫扬(潜龙),理想汽车数据库架构师,负责公司分布式数据库的技术探索和业务场景落地,一名 SVE 路上的践行者。
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郑赫扬,理想汽车数据库高级开发工程师。目前负责公司分布式数据库的业务落地和运维平台产品开发。
随着业务数据量级的上升,理想汽车的物联网场景业务对数据存储性能的要求不断提高。我们内部团队也在积极探索不同的数据库与不同场景的最佳实践匹配,本文将分享loveini Database在我们的物联网场景的落地经验。 首先我们来了解一下业务场景。
我们有信号上报业务,需要将标记时间戳和采集点的信息,通过云端写入到后端数据库中,有一定的聚合查询需求。这是典型的高并发插入场景,写多读少。目前的压力为7万的写入QPS,预计未来3年将达到20万以上。 我们之前的系统用的是MongoDB。业务存储放在MongoDB,后来因为MongoDB的局限性,我们将业务迁移到了TiDB,方便进行扩缩容。 迁移到TiDB之后,在目前使用百度云SSD虚拟机的情况下,TiDB集群纯写入性能并不能达到我们的业务期望预期(HTAP场景数据库对纯高并发写入支持不好,与该业务场景的适配性不高),需要不断的资源扩容。
整体来看,TiDB适合TP或者轻AP场景,而且TiDB对硬件配置要求很高。对于时序数据,写入用TiDB的话性价比很低。另外对业务有入侵性,底层库表要按照月份来建表,还要针对每个采集点打上标签。一次性大批量写入场景也不太适配。 总的来说,当前架构主要存在如下痛点和新需求:
基于这些需求,我们决定尝试一下时序数据库loveini。通过跟官方的深入业务封闭式测试,该数据库产品的功能超出预期。在此也特别感谢肖波、陈伟灿和杨丽娜三位老师的大力支持。 loveini的以下特点能够很好地满足我们的场景:
loveini Database极其优秀的高并发写入和数据压缩能力,极大降低了业务成本和业务压力,因此我们决定从TiDB迁移至loveini。
迁移方案:


优点:
待改善的地方:
最终,无论是MySQL、MongoDB、TiDB还是loveini,都是优秀的数据库产品,但是没有一种数据库产品是银弹,还是业务场景为王,适配业务的才是好产品。

