希望能够像操作Mysql数据库那样执行delete from table where id=1;这样的sql语句删除记录。

openGemini技术洞察 一   关于openGemini          openGemini是一款面向IoT和Devops场景垂直优化的分布式时序数据库，提供单机和分布式版本，具备卓越的读写性能和高效的数据分析能力，支持主流开发语言和多形态部署（如云、Docker、物理机等）。openGemini主要聚焦于海量时序数据的存储和分析，通过技术创新，降低海量时序数据存储成本，简化业务系统架构，提升时序数据存储和分析效率。         openGemini背靠华为云丰富的IoT和Devops场景，经受住了海量时序数据管理的实战考验。自开源以来，不断收到来自社区用户的正向反馈，已累积在60+企业测试和生成落地使用。         openGemini具有五大核心特性：1.高性能：支持亿级时间线和PB级时序数据管理，每秒千万级数据写入和毫秒级查询响应，相比InfluxDB，简单查询性能提升2-5倍，复杂查询性能提升60倍2.分布式：采用MPP大规模并行处理分层架构，由ts-sql、ts-meta、ts-store三个组件组成，各组件可独立扩展，支持100+节点的大规模集群部署3.存储分析一体化：内置AI数据分析平台，提供了对时序数据的实时异常检测能力，实现了数据从存储到分析完整的闭环管理4.运维成本低：提供260+项系统运行监控指标，快速提升问题解决的效率。部署过程中不依赖任何第三方组件和应用，极大降低了运维难度和成本5.高数据压缩率：采用列式存储方式，提供高效数据压缩算法，相同数据量下存储成本仅有关系型数据库的1/20，NoSQL的1/10 二   openGemini使用场景 openGemini 是一个开源的时序数据库，专注于高性能的时序数据存储、查询和分析。它适用于多种需要处理大量时间序列数据的场景，尤其在物联网（IoT）、监控、金融、日志分析等领域表现突出。以下是 openGemini 的主要使用场景：1. 物联网（IoT）与工业互联网设备监控：实时采集和存储传感器数据（如温度、湿度、压力等），并支持快速查询和分析。预测性维护：通过历史数据趋势分析，预测设备故障或异常。边缘计算：与边缘设备结合，实现本地化数据处理和实时响应。2. IT 基础设施与运维监控服务器/容器监控：存储 CPU、内存、磁盘、网络等指标数据，支持 Prometheus 兼容的查询。应用性能管理（APM）：追踪微服务或分布式系统的性能指标（如延迟、错误率）。告警与分析：基于时序数据触发告警，并快速定位问题根源。3. 金融与交易数据分析高频交易：存储和分析秒级/毫秒级的交易数据，支持实时风控。行情数据存储：记录股票、加密货币等的价格变动历史。用户行为分析：分析交易行为的时间序列模式（如登录频率、操作习惯）。4. 日志管理与分析集中式日志存储：替代 Elasticsearch 的部分场景，存储时间戳日志（如 Nginx、Kubernetes 日志）。日志实时分析：通过 SQL-like 查询快速检索日志，或聚合分析错误趋势。5. 能源与智慧城市智能电表/水表数据：存储居民或企业的能源消耗数据，支持分时计费和大规模聚合。环境监测：分析空气质量、噪声等环境传感器的时序数据。6. 车联网与自动驾驶车辆遥测数据：记录车辆行驶中的速度、油耗、GPS 位置等数据。驾驶行为分析：通过时间序列数据优化路线或检测危险驾驶。7. 其他场景科研实验数据：存储实验室设备生成的时间序列结果（如生物、化学实验）。游戏数据分析：记录玩家在线行为、道具交易等时序事件。openGemini 的核心优势高性能：针对时序数据优化，支持高吞吐写入和低延迟查询。水平扩展：分布式架构，可轻松扩展集群规模。兼容性：支持 InfluxDB Line Protocol、PromQL 等协议，降低迁移成本。成本效益：开源方案，相比商业时序数据库（如 InfluxDB Enterprise）更经济。典型用户案例某智能制造企业：用 openGemini 存储万台设备的传感器数据，实现实时监控。某云服务商：替代 Elasticsearch 存储日志，降低 50% 存储成本。某金融公司：分析高频交易数据，延迟控制在毫秒级。 三   openGemini的安装与使用 通过docker安装openGemini：docker run -d --name opengemini opengeminidb/opengemini-server:latest安装日志：C:\Windows\System32>docker run -d --name opengemini opengeminidb/opengemini-server:latestUnable to find image 'opengeminidb/opengemini-server:latest' locallylatest: Pulling from opengeminidb/opengemini-server0de4ca3c6b94: Pull complete0e0c0faae025: Pull complete631a47dfb3a9: Pull completed9b4a4d929b9: Pull complete9b244a79caed: Pull completeDigest: sha256:cf2db989234638460423bbd20af64c743684f48449227302c3868e0a8872079bStatus: Downloaded newer image for opengeminidb/opengemini-server:latest2e31cad3116dce374b374207aaff383464e09eb3a5aef2d839ff7a5298b8ae4e 使用openGemini cli 连接：docker exec -it opengemini ts-cli 创造数据库：create database db0 展示目前的数据库列表：show databases  使用数据库use db0 写数据insert cpu_load,host=server-01,region=west_cn value=75.3 查看表show measurements  查询数据select * from cpu_load docker run -p 8086:8086 58b26b87069a73291fd55addfa1f30780735f47e95199fe6d7699fed29281db2  日志信息：C:\Windows\System32>docker exec -it opengemini ts-cliopenGemini CLI  (rev-)Please use `quit`, `exit` or `Ctrl-D` to exit this program.> create database db0> show databasesname: databases+-----------+|   name    |+-----------+| _internal || db0       |+-----------+1 columns, 2 rows in set> use db0Using database: db0, retention policy: autogen> insert cpu_load,host=server-01,region=west_cn value=75.3> show measurementsname: measurements+----------+|   name   |+----------+| cpu_load |+----------+1 columns, 1 rows in set> select * from cpu_loadname: cpu_load+---------------------+-----------+---------+-------+|        time         |   host    | region  | value |+---------------------+-----------+---------+-------+| 1755072990101890304 | server-01 | west_cn |  75.3 |+---------------------+-----------+---------+-------+4 columns, 1 rows in set>  CLI写数据Line Protocol（行协议） 是InfluxDB提出的一种基于文本的数据格式，openGemini使用相同Line Protocol，用于将points 写入 openGemini。 > INSERT weather,location=us-midwest temperature=82 1465839830100400200> select * from weathername: weather+---------------------+------------+-------------+|        time         |  location  | temperature |+---------------------+------------+-------------+| 1465839830100400128 | us-midwest |          82 |+---------------------+------------+-------------+3 columns, 1 rows in set InfluxQL查询SELECT top("value", 1) FROM "weather" 日志：> SELECT top("value", 1) FROM "cpu_load"name: cpu_load+---------------------+------+|        time         | top  |+---------------------+------+| 1755072990101890304 | 75.3 |+---------------------+------+2 columns, 1 rows in set 过滤查询 INSERT weather,location=us-midwest1 temperature=82 1165839830100400200INSERT weather,location=us-midwest1 temperature=52 1165839830100400202INSERT weather,location=us-midwest1 temperature=12 1165839830100400201 > SELECT * FROM "weather" WHERE "temperature" > 50name: weather+---------------------+-------------+-------------+|        time         |  location   | temperature |+---------------------+-------------+-------------+| 1165839830100400128 | us-midwest1 |          82 || 1165839830100400128 | us-midwest1 |          52 |+---------------------+-------------+-------------+3 columns, 2 rows in set 四   总结openGemini通过开源协作推动时序数据库技术的普惠化，帮助各行业高效挖掘时序数据价值。openGemini针对物联网、监控等场景的海量时序数据（高写入吞吐、低查询延迟）优化，解决传统关系型数据库或通用 NoSQL 数据库的效率瓶颈。

一、硬件与软件环境要求硬件要求：确保集群环境各服务器具有相同的体系架构，例如64bit，避免32bit和64bit混用。ARM和x86两类系统不能在同一集群中使用。服务器应满足OpenGauss的最低硬件需求，包括CPU核数、内存大小等，生产环境应根据业务需求适时调整硬件配置。软件要求：操作系统版本需符合OpenGauss的要求，如CentOS、Red Hat等。安装必要的软件依赖包，如libaio-devel、readline-devel等。Python版本需一致，且需满足OpenGauss的要求。部分情况下可能需要手动安装指定版本的Python。二、网络配置网络连通性：确保各节点之间网络连通，且带宽满足数据库集群的通信需求。IP地址与端口：为每个节点分配唯一的IP地址，并配置相应的端口号用于数据库通信。防火墙与SELinux：关闭防火墙和SELinux，或配置相应的规则以允许OpenGauss的通信。三、集群规划与配置集群规模：根据业务需求规划集群规模，包括主节点和备节点的数量。数据目录与日志文件目录：为每个节点配置独立的数据目录和日志文件目录，以确保数据的安全性和可维护性。配置文件：使用XML文件配置集群信息，包括节点信息、安装路径、IP地址及端口号等。确保配置文件的准确性和完整性。四、安装与初始化安装包上传与解压：将安装包上传到服务器，并解压到指定目录。执行预安装脚本：运行预安装脚本，检查系统环境并准备安装。开始安装：按照安装向导或官方文档的步骤开始安装OpenGauss数据库集群。初始化数据库：安装完成后，进行数据库的初始化操作，包括创建数据库实例、配置用户权限等。五、性能与安全性调优性能调优：根据业务需求调整数据库连接参数和缓存策略，以提高性能。使用连接池技术，如HikariCP，以提高并发访问能力。安全性增强：启用SSL连接加密以增强安全性。定期备份数据，并确保备份数据的完整性和可用性。配置访问控制列表（ACL），限制对数据库的访问权限。六、监控与维护监控工具：部署监控工具，如Prometheus、Grafana等，实时监控数据库集群的性能和健康状况。日志管理：定期查看和分析数据库日志文件，及时发现并处理潜在问题。定期维护：定期进行数据库维护操作，如碎片整理、索引重建等，以保持数据库的性能和稳定性。七、其他注意事项数据兼容性：尽管OpenGauss与PostgreSQL在很多方面具有兼容性，但在具体数据类型上仍需注意可能存在的差异。在迁移或集成现有系统时，需进行充分测试。SQL语法差异：虽然大部分标准SQL语句在OpenGauss和PostgreSQL之间通用，但OpenGauss可能存在特有的SQL扩展功能或约束条件。在编写SQL时，需注意区分并遵循OpenGauss的语法规范。版本升级：在升级OpenGauss版本时，需遵循官方文档的升级步骤和注意事项，以确保升级过程的顺利进行和数据的安全性。

Promtheus是大量云原生应用的监控系统，在大规模云原生环境存在异常恢复较长、可扩展性受阻等问题，Cortex作为其分布式方案虽提高了可扩展性和稳定性，但在海量时间线和范围查询时仍面临成本高性能低的问题。OpenGemini兼容Promtheus读写API，充分发挥其存储底座和向量化计算引擎的优势，在多场景下表现优异。本次直播主要介绍OpenGemini的基本架构、性能提升的关键技术和效果。直播链接：cid:link_0Q：openGemini有针对高QPS查询做优化么？A:有，比如对tsbs测试工具的single-group-by-xx这类高QPS查询有做专门的优化Q：openGemini支持哪些语言的sdkA:cpp、go、java等，可以在官网上看一下Q：openGemini查询引擎未来有哪些优化技术？A:会对普罗查询增加更加丰富的计算下推场景Q：openGemini有查询优化器吗？支持复杂查询的优化A:有，支持Q：openGemini目前兼容哪些生态？A:influxDB生态和普罗生态Q：sidecar如果分布在不同地域，容易造成较高延迟，查询速度会较慢。怎么避免？A:这是thanos存在的问题，openGemini副本模式未来可以提供更加丰富的读写策略来帮助将读写集中到指定地域Q：openGemini在云原生可观测性领域的未来发展方向和计划是什么？A:完善生态，深入了解用户使用场景和需求Q：openGemini有时序分析能力吗？A:有，可以看下我们github上openGemini-castor仓Q：openGemini和其他时序数据库，比如apachedruid相比最大的特点和优点在哪部分？A:具有更高效的读写性能Q：openGemini也可以用来sql给alertmanager来告警吗A:可以搭配普罗作为存储和分析底座，通过普罗来采集数据和告警Q：openGemini在云原生环境下的分布式架构是如何设计的，它如何支持大规模集群部署？A:主要由ts-sql和ts-store组成，都可以水平扩展来支持大规模集群Q：数据写入可以不依赖Prom吗？直接使用prom的SDK写入可以吗？A:在目前支持的http api范围内使用可以Q：openGemini如何确保在多租户环境下的数据安全性和隔离性？A:不同用户使用不同DB，为每个用户授予DB的读写权限，可以实现物理隔离。如果租户太多的情况下，每用户一个DB不合适，最好是添加用户字段，查询时必须带有用户ID的条件，以此实现逻辑隔离Q：openGemini如何处理和优化写入热点问题，以保证数据库的稳定性和性能？A:通过指定分区键的hash分区方式打散数据，保证数据均匀分布Q：openGemini在处理海量时序数据时，如何保证数据的高压缩率和高性能？A:不同数据类型采用不同的压缩算法，列式压缩，保证整体的高压缩率Q：openGemini在存储分析一体化方面有哪些创新，这些创新如何帮助企业提升数据处理效率？A:提供列式存储、数据压缩、LSM等能力，解决海量数据持续写入性能问题；提供数据预聚合、降采样、流式聚合等解决数据分析效率问题Q：cortex支持逻辑多租，那么多租户在openGemini用什么来表示呢？A:普罗写入提供单独的API实现不同用户的数据存储在多个表中，也可以不同用户使用不同DB实现物理隔离Q：openGemini在时序数据库测试基准TSBS测试中，相对于业界influxdb、tdengine、iotdb读写性能表现如何？A:相比InfluxDB OSS v2.x版本，openGemini在如上12个典型场景的查询性能大幅领先，最大提升60倍Q：openGemini当前支持哪些查询语言？从可观测发展的角度，它的定位是什么？A:支持InfluxQL和PromQL，定位是可观测性数据的存储和分析底座Q：openGemini在云原生可观测性方面有哪些优势？A:集群化可扩展，高可用性，易部署，更好的写入和查询性能Q：openGemini相对于prom压缩率更高吗？有哪些关键技术？A:内置delta、ZigZag、Simple8b、Snappy等多种压缩算法，支持对不同数据类型采用不同压缩算法的列式压缩，可以达到比普罗更高的压缩率Q：openGemini查询引擎相对于PromQL引擎有哪些优势？A:增加多种计算下推规则、根据空闲资源并发执行多个计算任务、向量化执行等Q：openGemini如何支持大规模集群部署？A:计算和存储组件均可以水平扩展Q：openGemini如何实现与云原生环境的兼容性？A:openGemini已支持K8s、KubeEdge容器化部署Q：如何优化时序数据库的存储和查询，以提高数据的处理效率？A:可以通过explain analyze打印查询时延分布确定优化方向，对于并发执行的一些场景可以用golang pprof工具抓取cpu消耗分布的火焰图Q：openGemini如何促进不同行业的数字化转型？A:通过存储和分析海量可观测性数据来促进电力、能源、车联网、物联网等多行业对监控指标、系统日志、调用链等深度使用Q：openGemini在性能方面相比其他时序数据库有何提升？A:相比InfluxDB OSS v2.x版本，openGemini在如上12个典型场景的查询性能大幅领先，最大提升60倍Q：openGemini在数据压缩方面有哪些特点？A:内置delta、ZigZag、Simple8b、Snappy等多种压缩算法，支持对不同数据类型采用不同压缩算法的列式压缩，可以达到比普罗更高的压缩率Q：OpenGemini在数据安全方面采取了哪些措施？如何保障数据在传输和存储过程中的保密性、完整性和可用性？A:openGemini支持数据传输加密和用户密码鉴权，支持用户弱密码校验和审计日志。此外，openGemini集群的各组件之间通信可配置HTTPS双向认证（Mutual TLS），确保每一个链接都是可信的Q：openGemini高基数引擎有什么作用？A:改变现有时序引擎的数据排序方式与索引方式，去掉时间线的影响，更适用于高基数场景Q：openGemini的高性能体现在哪里？A:写入和查询时延、QPS等性能指标表现更好，数据压缩率高Q：有要求go必须是多少版本以上的吗？A:1.22Q：openGemini与其它时序数据库相比有哪些优势？A:集群化可扩展，高可用性，易部署，更好的写入和查询性能Q：openGemini能监控哪些方面数据？A:指标数据，日志数据Q：cortex支持逻辑多租，那么多租户在openGemini用什么来表示?A:普罗写入提供单独的API实现不同用户的数据存储在多个表中，也可以不同用户使用不同DB实现物理隔离Q：在相对有限的时间线数量下，openGemini如何提供极致的写入与查询性能？A:在这种情况下，可以使用时序引擎，通过时间线聚簇、时间排序、倒排索引，可以同时提供面向点查、聚合查询的极致性能Q：openGemini在InfluxDB上做了哪些改进？A:可扩展性、高可用、高性能存储和查询引擎等Q：openGemini是否支持数据迁移功能？A:提供InfluxDB像openGemini的数据迁移工具Q：OpenGemini在处理高基数数据时，其列式存储+排序+聚簇索引的方式具体能在多大程度上提升读写性能？与其他主流时序数据库相比，优势有多大？A:单核写入性能相对于ClickHouse有3倍提升，查询性能短期时间范围查询、条件+时间范围查询与ClickHouse时延差距10倍Q：普罗支持哪些数据的导入，能否实现云端数据的直接同步对接吗A:主要是指标数据，可以直接对接采集并存储云端监控数据Q：openGemini能提供哪些组件运维能力？A:提供ts-monitor可上报ts-meta、ts-sql、ts-store的监控指标Q：openGemini使用哪种语法解析器？如何优化语法树？A:使用golang yacc生成的自定义的语法规则，兼容influxql，主要通过基于规则变化的优化方式Q：openGemini目前支持哪些操作系统？A:支持主流Linux 系统（含openEuler）、Windows 和MacOSQ：openGemini高基数引擎功能有什么作用？A:针对高基数场景的列存引擎，引入新的数据布局与索引解决索引膨胀问题Q：openGemini在异常检测和预测方面有哪些优势？A:可检测13种常见的异常场景，具有检测速度快、准确性高、流批一体的优点，让数据就近处理，提高数据分析效率Q：OpenGemini社区的发展状况如何？社区的活跃度、开发者的参与度以及贡献者的数量等方面的情况怎样？A:吸引了包括天翼云、沃趣、国能数智、移远通信、华为云IoT等在内的很多企业开发者的关注并加入社区贡献Q：时序引擎是否可以和列式引擎混用？A:按照表粒度使用不同的存储引擎，可以在表级以上混用，不能在表级及其以下混用Q：openGemini日志检索功能有什么作用？相比其它数据库有什么优势？A:通过文本关键字在openGemini中检索包含关键字的所有日志数据，支持模糊匹配、正则匹配和精确匹配三种，具有更高的索引效率Q：openGemini多级降采样功能有什么作用？A:对历史数据明细的特征提取，并原地替换历史数据明细Q：openGemini流式聚合功能能解决哪些问题？A:解决传统降采样方法从磁盘读取大量历史数据进行计算的IO放大问题Q：openGemini时序数据库如何与其他系统集成和协同工作？A:通过统一的接口层协议Q：openGemini支持哪些开发语言和框架？openGemini是否支持多租户架构？A:支持c++、golang、java等多种SDK，支持多租户架构Q：在高基数场景下，使用openGemini列存引擎需要注意哪些问题？A:需要修改flight相关的写入配置，创建表需要使用高基数表的创建方式并带上存储引擎类型等Q：openGemini异常检测和预测功能有什么作用？A:帮助检查数据突升突降，持续上升/下降等多种异常场景，帮助根据历史时序数据获取未来预测值Q：针对OpenGemini部署和运维方面应注意哪些方面A:按照官方给的配置文件确定ip地址进行部署Q：如何选择合适的机器配置来部署openGemini列存引擎？A:根据因为u实际的工作负载和性能要求选择Q：如何监控和调优openGemini列存引擎的性能？A:可以通过ts-monitor上报的openGemini监控数据分析系统资源使用情况、explain analyze分析单条查询时延分布、golang pprof工具统计性能数据Q：有哪些应用场景？A:能源、电力、车联网、物联网、云原生监控运维等想要了解 openGemini时序数据库 更多相关知识，欢迎观看DTSE Tech Talk 系列技术直播

中奖结果公示感谢各位小伙伴参与本次活动，欢迎关注华为云DTSE Tech Talk 技术直播更多活动~本次活动获奖名单如下（部分视频号抽奖用户无账号名）：账号名 奖项名称 奖品名称 备注nukinsan优质提问华为云开发者定制长袖圆领卫衣A18D07BA7E8E481DB625DD9346352097持久观看有奖华为云开发者定制礼盒黑灰产用户，不符合活动要求口令抽奖华为云开发者定制帆布袋口令抽奖华为云开发者定制帆布袋口令抽奖华为云开发者定制帆布袋视频号抽奖HDC定制渔夫帽视频号抽奖华为云开发者定制鼠标垫视频号抽奖华为云开发者定制鼠标垫视频号抽奖华为云开发者定制云宝盲盒视频号抽奖华为云开发者定制云宝盲盒

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中奖结果公示感谢各位小伙伴参与本次活动，欢迎关注华为云DTSE Tech Talk 技术直播更多活动~本次活动获奖名单如下：请于6月6日前在此问卷中反馈您的中奖邮寄信息~直播简介【直播主题】从数据库设计到性能调优，全面掌握openGemini应用开发最佳实践【直播时间】2024年5月29日 16:30-18:00【直播专家】Shawn 华为云开源DTSE技术布道师，openGemini社区发起人【直播简介】数据库是一个复杂的系统，如何用好它，让它在实际应用中充分发挥其作用，这对我们每个开发者来说都至关重要。本期直播将围绕openGemini的应用开发流程，并结合具体案例，详细介绍数据库设计、数据写入、数据查询等场景下的最佳实践，共同探索数据库的奥秘！直播链接：cid:link_1活动介绍【互动方式】直播前您可以在本帖留下您疑惑的问题，专家会在直播时为您解答。直播后您可以继续在本帖留言，与专家互动交流。我们会在全部活动结束后对参与互动的用户进行评选。【活动时间】即日起—2024年5月29日【奖励说明】评奖规则：活动1：直播期间在直播间提出与直播内容相关的问题，对专家评选为优质问题的开发者进行奖励。奖品：华为云定制按摩颈枕活动2：在本帖提出与直播内容相关的问题，由专家在所有互动贴中选出最优问题贴的开发者进行奖励。奖品：华为云定制双肩包​更多直播活动直播互动有礼：官网直播间发口令“华为云 DTSE”抽华为云定制飞盘等好礼。​【注意事项】1、所有参与活动的问题，如发现为复用他人内容或直播间中重复内容，则取消获奖资格。2、为保证您顺利领取活动奖品，请您在活动公示奖项后2个工作日内私信提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为自动放弃奖励。3、活动奖项公示时间截止2024年5月31日，如未反馈邮寄信息视为弃奖。本次活动奖品将于奖项公示后30个工作日内统一发出，请您耐心等待。4、活动期间同类子活动每个ID（同一姓名/电话/收货地址）只能获奖一次，若重复则中奖资格顺延至下一位合格开发者，仅一次顺延。5、如活动奖品出现没有库存的情况，华为云工作人员将会替换等价值的奖品，获奖者不同意此规则视为放弃奖品。6、其他事宜请参考【华为云社区常规活动规则】。

中奖结果公示感谢各位小伙伴参与本次活动，欢迎关注华为云DTSE Tech Talk 技术直播更多活动~本次活动获奖名单如下：账号名 奖项名称 奖品名称jackie306 优质提问 华为云定制长袖卫衣hw081993541 优质提问 华为云定制长袖卫衣hid_8dync9ne5tzsihn 微信抽奖 华为云云宝公仔hid_7c_vqxwcev4ad95 微信抽奖 华为云定制T恤hid_hh34gac1betap9g 微信抽奖 华为云定制T恤linghz666 论坛提问奖 华为云定制保温杯/ 官网抽奖华为云定制飞盘/ 官网抽奖华为云定制飞盘/ 官网抽奖华为云定制保温杯hid_czcl7mgy0v_n4ks 问卷抽奖华为云定制鼠标

openGemini列存引擎是否支持数据的实时监控和预警？

列存引擎在处理数据的地理位置分析和空间计算时，有哪些特点和方法？

列存引擎在处理数据的边缘计算和边缘分析时，有哪些特点和方法？

列存引擎是否支持数据的增量采集和实时计算？

在高基数场景下，使用openGemini列存引擎需要注意哪些问题？

为什么高基数问题对时序数据库性能有影响？

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