时序数据库不需要正确性（acid）传统时序数据库，诸如influxdb、opentsdb等都不支持事务。然而这并不意味着时序场景不需要事务。毋庸置疑，有一些时序场景，譬如服务器监控，可以容忍丢失数据或者重复数据，时间序列数据库多少钱，但是也有大量的场景不希望错数据、重数据或者丢失数据，譬如：
**速交易、工业设备监控、电磁信号诊断和对*等，这种场合每一条数据都非常重要，数据错误可能造成重大损失；时序数据分析场景，譬如事件识别，趋势预测，异常诊断等。大数据分析一个基本共识是garbage in，garbage out，如果数据本身是错误的，那么得到的模型也会是糟糕的模型；即使是能容忍错误数据的场景，也希望数据是正确的，只是过去的产品做不到。
时序数据库之所以放弃acid主要是考虑到支持acid的额外开销，希望通过放弃acid以提*。实际上时序数据主要操作是insert和select，从事务的角度来看，对总体性能影响微乎其微。
时间序列数据库垂直切分的优点
解决业务系统层面的耦合，业务清晰与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等高并发场景下，时间序列数据库价格，垂直切分一定程度的提升io、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈缺点：部分表无法join，时间序列数据库解决方案，只能通过接口聚合方式解决，提升了开发的复杂度分布式事务处理复杂依然存在单表数据量过大的问题（需要水平切分）
bluesky*时序数据库应用场景
制造业：比如轻量化的生产管理云平台，运用物联网和大数据技术，采集、分析生产过程产生的各类时序数据，实时呈现生产现场的生产进度、目标达成状况，以及人、机、料的利用状况，让生产现场完全透明，提高生产效率。
银行*：传统*、新兴的加密的交易系统，采集、分析交易过程中产生的时序数据，时间序列数据库，实现*量化交易。devops：it基础设施和应用的运维系统，采集、分析设备运行和应用服务运行监控指标，实时掌握设备和应用的健康状态。
社交媒体：社交app大数据平台，跟踪用户交互数据，分析用户习惯、改善用户体验；*系统，采集*过程中包括主播、观众以及中间各环节的监控指标数据，监控*质量。
卫生保健：商业智能工具，采集智能手表，智能手环中的健康数据，跟踪关键指标和业务的总体健康情况；智慧家居：居家物联网平台，采集家居智能设备数据，实现远程监控。网络：网络监控系统，实时呈现网络、带宽使用情况。
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