一、引言
时序数据库IoTDB已引入了一项重要功能——支持对齐时间序列（aligned timeseries）。本文将深入解析这一功能的背景、应用场景及其实现方式。
二、设备与传感器的基本数据模型
时序数据库管理的核心对象是时间序列，每条时间序列代表一个传感器随时间变化的数据记录。例如，风速传感器安装在风力发电机上，采集其所在位置的风速数据，形成一条时间序列。
设备是传感器的载体，一个设备通常配备多个传感器，用于监测其环境状态。传感器的数量和种类取决于设备的大小和复杂度，风力发电机就可能包含风速、温度、湿度等多种传感器。
三、时间序列的采集方式
时间序列的采集方式决定了数据的对齐状态，主要分为以下三种场景：
- 同时采集：设备上的一个程序定时获取每个传感器的值，并统一打上时间戳。这种方式下，多个时间序列能共用一个时间戳。
- 独立采集：每个传感器对应一个采集程序，上传数据时各自打上时间戳。这种方式可能导致不同序列的采集初始时间或频率不同，时间戳无法共用。
- 变化采集：为了减少上传的重复数据，只有传感器数值发生变化时才上传。这种方式同样对应独立采集。
四、时间序列的存储方式
根据采集方式的不同，时间序列可以分为同时采集和独立采集两类。存储方式也相应分为非对齐存储和对齐存储两种：
- 非对齐存储：每个时间序列独立存储一列时间，互不干扰。这种方式适用于大多数时序场景，尤其是独立采集的序列，能节省存储空间，避免冗余。
- 对齐存储：每个设备存储一列时间，所有传感器的数据共用这一列时间戳。这种方式适用于同时采集的序列，数据整齐，但存储独立采集的序列时需要处理空值，影响存储空间和读写效率。
原生时序数据库（如InfluxDB）通常采用非对齐存储方式，而关系数据库（如TimescaleDB、OpenTSDB）则使用对齐存储方式。Apache IoTDB作为原生时序数据库，最初也支持非对齐存储。
五、Apache IoTDB的创新：同时支持两种存储方式
为了适配不同的采集方式，Apache IoTDB在数据模型上进行了创新，实现了同时支持非对齐存储和对齐存储的功能。
IoTDB的数据模型采用元数据树结构，每个叶子节点对应一个传感器（时间序列），倒数第二层对应设备。用户可以为每个设备指定采用哪种存储方式。
这一创新得益于IoTDB原生物联网数据模型的设计，使得系统内部实现改造优雅且高效。不同的设备可以根据实际需求选择不同的存储模型，提高了时序数据的灵活性和管理效率。
六、总结
时序数据库IoTDB引入的对齐时间序列功能，是其数据模型的一次重要创新。通过同时支持非对齐存储和对齐存储两种方式，IoTDB能够更好地适配不同的采集场景和需求，为时序数据的管理提供了更加灵活和高效的解决方案。