TSDB（时序数据库）是当下非常火的数据库， 下图的db-engines看到TSDB的热度遥遥领先其他数据库，当下国内也有很多做TSDB的创业公司，包括TDEngine、DolphinDB、GrepTime等等。
Elasticsearch是一个非常流行的搜索引擎，目前Elasticsearch功能越来越强大，搜索引擎跟数据库的概念也越来越类似。搜索本质就是在海量的数据中找到需要的数据。而数据库功能也类似，存储海量的数据，可以更好的在海量的数据中找到需要的数据。所以可以看到Elasticsearch做的很多功能跟数据库是很类似的。
对于TSDB领域，Elasticsearch最初没有单独的支持，但是TSDB算是通用数据库的一个特定场景，所以Elasticsearch从功能上也基本能满足TSDB的需求。不过由于没有针对TSDB场景的优化，所以在成本、性能、易用性方面相比TSDB会有很大的差距。所以我看到用Elasticsearch支持TSDB场景，一些评论第一反应就是不合适。
接下来的文章我就会给大家介绍下，Elasticsearch做了哪些针对TSDB领域的特定优化，用户再使用最新版本的Elasticsearch时候，Elasticsearch已经能很好的支持TSDB场景了。
TSDB简介
TSDB相关的介绍，网上有很多资料，推荐这两篇文章：
http://hbasefly.com/2017/11/19/timeseries-database-1/
http://hbasefly.com/2017/11/19/timeseries-database-2/
我这里主要总结下TSDB的特点：
1、采样数据：首先，它存储的是采样数据，采样数据是基于稳定频率持续产生的一系列数据，相对应的是基于事件产生的数据，事件型数据是离散、随机产生的，而采样型数据是稳定的，持续产生的。
2、数据模型固定：第二个特点是时序引擎的数据模型非常固定，一般都由时间、维度、指标三类字段组成。
3、时间线：第三个特点是时间线的概念，图中的纵坐标是时间线id，他是由维度组成的，一般是保持不变的。横坐标是指标数据，会随着时间不停地变化，这就组成了时间线的概念。
4、没有波峰波谷：第四个特点，时序引擎存储的数据没有波峰波谷，7*24小时都在稳定的产生数据，跟他相对应的事件型数据一般根据业务的高峰低峰会有起伏。
5、垂直写，水平查：第五个特点是时序引擎是垂直写，水平查，始终都在写最新的数据，查询会基于一个时间段去做一些聚合型的分析。
可以看到TSDB特点非常鲜明，所以对于通用数据库，如果没对TSDB场景做针对的优化，是会比专业TSDB上有不少差距，下篇文章我就给大家介绍下Elasticsearch做TSDB会存在哪些问题。
