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小型微型计算机系统2025年4月第4期

DOI:10.20009/j.cnki.21-1106/TP.2023-0586

JournalofChineseComputerSystemsVol.46No.42025

深入理解IoTDB在时序数据工作负载下的性能表现

刘健,程建勋,闫高锋,吕泽涛,孙国道,梁荣华,蒋莉

（浙江工业大学计算机科学与技术学院，杭州310023）

E-mail:jliu83@zjut.edu.cn

摘要：IoT设备的大量部署导致时序数据呈现爆炸式增长，为了更好地管理大规模时序数据，高效满足上层时序用户的高性

能访问需求，各种时序数据库被广泛开发和部署.但目前从业人员对于时序数据库的理解还不够深入，积累的知识和经验往往

局限于传统数据库，并不适用于新兴的时序数据库.本文以面向IoT设计的开源时序数据库IoTDB为基础，利用基准测试工具

IoT-Benchmark生成多样化的时序数据工作负载，深入探究IoTDB在处理时序数据工作负载时的性能表现和行为特征本文的

研究能够为时序数据库的设计者和开发者在开发和部署高性能时序数据库方面提供更有价值的帮助和指导。

关键词：IoTDB；时序数据工作负载；性能评估；新硬件

中图分类号：TP392文献标识码：A文章编号：1000-1220(2025)04-1014-11

In-depthUnderstandingonPerformanceofIoTDBinHandlingTime-seriesDataWorkloads

LIUJian,CHENGJianxun,YANGaofeng,LUZetao,SUNGuodao,LIANGRonghua,JIANGLi

(CollegeofComputerScienceandTechnology,ZhejiangUniversityofTechnology,Hangzhou310023,China)

Abstract:Time-seriesdataisgrowingexplosivelydrivenbytherapidproliferationofIoTdevices.Tomoreefficientlymanagethe

large-scaletime-seriesdataandmeetthehigh-performanceaccessdemandsofupper-layertime-seriesusers,varioustime-seriesdata-

baseshavebeendevelopedanddeployed.Despitetheseefforts,practitionerscurrentlylackathoroughunderstandingoftime-seriesda-

tabasesremainsinsufficient,withaccumulatedknowledgeandexperiencepredominantlyconfinedtotraditionaldatabases.Thislimita-

tionhinderstheseamlessadaptationofpracticestoemergingtime-seriesdatabases.Thispaperfocusesonaddressingthesechallenges

byleveragingtheopen-sourcetime-seriesdatabase,IoTDB,specificallydesignedforIoTapplications.Employingthebenchmarking

toolIoT-Benchmark,diversetime-seriesdataworkloadscanbegeneratedforthecomprehensiveevaluationontheperformanceo