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版本：nightly

关键特性

GreptimeDB 支持处理日志或事件吗？​

是的，从 v0.9.0 版本开始，GreptimeDB 将所有时间序列视为具有时间戳的上下文事件，从而统一了指标、日志和事件的处理。它支持使用 SQL、PromQL 进行指标和事件分析，并支持通过持续聚合进行流式处理。

请阅读日志处理使用指南。

GreptimeDB 支持更新数据吗？​

支持，请参考更新数据获取更多信息。

GreptimeDB 支持删除数据吗？​

支持，请参考删除数据获取更多信息。

我可以为不同的表或指标设置 TTL 或保留策略吗？​

当然，你可以在创建表时为每个表设置 TTL：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS temperatures(
  ts TIMESTAMP TIME INDEX,
  temperature DOUBLE DEFAULT 10,
) engine=mito with(ttl='7d');

在上述 SQL 中 temperatures 表的 TTL 被设置为 7 天。

从 0.8 版本开始，也支持数据库级别的 TTL。

CREATE DATABASE test WITH (ttl='7d');

你可以在这里参考数据库和表创建语句的 TTL 选项。

GreptimeDB 的压缩率是多少？​

答案是视情况而定。

GreptimeDB 使用列式存储布局，并通过最佳算法压缩时间序列数据，并且它会根据列数据的统计和分布选择最合适的压缩算法。GreptimeDB 还将提供可以更紧凑地压缩数据但会失去精度的 Rollup 功能。

因此，GreptimeDB 的数据压缩率可能在 2 倍到几百倍之间，这取决于你的数据特性以及你是否可以接受精度损失。

GreptimeDB 如何解决高基数问题？​

GreptimeDB 通过以下方式解决这个问题：

  • 分片：它将数据和索引分布在不同的 Region 服务器之间。阅读 GreptimeDB 的架构。
  • 智能索引：它不强制为每个标签创建倒排索引，而是根据标签列的特性和负载类型选择合适的索引类型并自动构建，更多信息可以参考这篇博客。
  • MPP: 除了索引之外，查询引擎还会利用向量化执行和分布式并行执行等技术来加速查询。

GreptimeDB 支持持续聚合或降采样吗？​

从 0.8 版本开始，GreptimeDB 添加了一个名为 Flow 的新功能，用于持续聚合和降采样等场景。请阅读用户指南获取更多信息。

我可以在云的对象存储中存储数据吗？​

可以，GreptimeDB 的数据访问层基于 OpenDAL，它支持大多数类型的对象存储服务。 数据可以存储在如 AWS S3 或 Azure Blob Storage 等性价比高的云存储服务中，请参考这里的存储配置指南。

GreptimeDB 还提供一个完全托管的云服务 GreptimeCloud 来帮助您管理云中的数据。

GreptimeDB 有灾难恢复解决方案吗？​

有的，请参阅灾难恢复文档。