如何在 Sqlite 中使用时间序列,以及快速的时间范围查询?

Bas*_*asj 12 sql database sqlite time-series auto-increment

假设我们使用 Unix 时间戳列在 Sqlite 数据库中记录事件ts

CREATE TABLE data(ts INTEGER, text TEXT);   -- more columns in reality
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并且我们想要快速查找日期时间范围,例如:

SELECT text FROM data WHERE ts BETWEEN 1608710000 and 1608718654;
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像这样,EXPLAIN QUERY PLAN给出SCAN TABLE data哪个不好,所以一个明显的解决方案是创建一个带有CREATE INDEX dt_idx ON data(ts).

然后问题就解决了,但是对于一个已经增加的序列/已经排序的列维护一个索引,我们可以直接在 O(log n) 中使用B 树搜索,这是一个相当糟糕的解决方案。在内部,这将是索引:ts

ts           rowid
1608000001   1
1608000002   2
1608000012   3
1608000077   4
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这浪费了数据库空间(当查询必须首先查看索引时浪费 CPU)。

为避免这种情况:

  • (1)我们可以使用tsINTEGER PRIMARY KEY,所以ts会是rowid自己。但这失败了,因为ts它不是唯一的:2 个事件可以在同一秒(甚至在同一毫秒)发生。

    例如,参见SQLite Autoincrement 中给出的信息。

  • (2) 我们可以使用rowid作为ts与递增数字连接的时间戳。例子:

     16087186540001      
     16087186540002
     [--------][--]
         ts     increasing number 
    
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    然后rowid是唯一且严格递增的(假设每秒事件数少于 10k),并且不需要索引。查询WHERE ts BETWEEN a AND b将简单地变为WHERE rowid BETWEEN a*10000 AND b*10000+9999.

    但有一个简单的方法来问SQLite的到INSERT的项目有rowid大于或等于给定值?假设当前时间戳是1608718654并且出现两个事件:

      CREATE TABLE data(ts_and_incr INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, text TEXT);
      INSERT INTO data VALUES (NEXT_UNUSED(1608718654), "hello")  #16087186540001 
      INSERT INTO data VALUES (NEXT_UNUSED(1608718654), "hello")  #16087186540002
    
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更一般地说,如何使用 Sqlite 以最佳方式创建时间序列,以进行快速查询WHERE timestamp BETWEEN a AND b

may*_*ʎɐɯ 7

我不是 SqlLite 方面的专家,但曾使用过数据库和时间序列。我以前也遇到过类似的情况,我会分享我的概念解决方案。

您在问题中找到了答案的一部分,但没有找到解决方法。

我这样做的方式是,创建 2 个表,一个表(main_logs)将以秒为单位记录时间增量,作为日期作为整数作为主键,其他表日志包含在该特定时间生成的所有日志(main_sub_logs),在您的情况下可以每秒最多可处理 10000 个日志。main_sub_logs 引用了 main_logs,它包含每个日志秒和属于该秒的 X 条日志,具有自己的计数器 id,并重新开始。

通过这种方式,您可以将时间序列查找限制为事件窗口的几秒,而不是将所有日志集中在一个位置。

通过这种方式,您可以连接这两个表,当您在两个特定时间之间从第一个表中查找时,您将获得其间的所有日志。

这是我创建两张表的方法:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS main_logs (
  id INTEGER PRIMARY KEY
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS main_sub_logs (
   id INTEGER,
   ref INTEGER,
   log_counter INTEGER,
   log_text text,
   PRIMARY KEY (id), 
   FOREIGN KEY (ref) REFERENCES main_logs(id)
)
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我插入了一些虚拟数据:

在此输入图像描述

现在让我们查询 1608718655 和 1608718656 之间的所有日志

SELECT * FROM main_logs AS A
JOIN main_sub_logs AS B ON A.id == B.Ref
WHERE A.id >= 1608718655 AND A.id <= 1608718656
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会得到这样的结果:

在此输入图像描述

  • 感谢您的回答和更新!小问题:1)在现实生活中,如何插入行,尤其是“log_counter”?看来我们必须手动保留另一个具有最新“log_counter”值的表,不是吗?你能举一个 INSERT 的例子吗?--2)由于使用了两张表(因此内部有两个B树结构),与一张表+unix时间戳列上的普通索引相比,这种方法有什么好处?我已经开始了一些基准测试,但目前我还没有看到“1 个表+时间戳索引”解决方案如何改进。 (2认同)

Bas*_*asj 6

第一个解决方案

问题中详述的方法(2)似乎运作良好。在基准测试中,我获得了:

  • 天真的方法,没有索引:18 MB 数据库,86 ms 查询时间
  • naive 方法,带索引:32 MB 数据库,12 ms 查询时间
  • 方法(2):18MB数据库,12ms查询时间

关键点在这里dt用作INTEGER PRIMARY KEY,因此它将是行 id 本身(另请参阅SQLite 中的主键是否需要索引?),使用 B 树,并且不会有另一个隐藏rowid列。因此,我们避免了会产生对应关系的额外索引dt => rowid:这dt 行 ID。

我们还使用AUTOINCREMENTwhich 在内部创建一个sqlite_sequence表,它跟踪最后添加的 ID。插入时,这是非常有用的:因为它是可能的两个事件都在几秒钟内的同一时刻(有可能甚至毫秒或微秒时间戳,操作系统可能会截断精度),我们使用的最大timestamp*10000last_added_ID + 1,以确保它的独特:

 MAX(?, (SELECT seq FROM sqlite_sequence) + 1)
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代码:

 MAX(?, (SELECT seq FROM sqlite_sequence) + 1)
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使用WITHOUT ROWID表格

这是另一种WITHOUT ROWID提供8 毫秒查询时间的方法。我们必须自己实现一个自动递增的 id,因为 AUTOINCREMENT 在使用时不可用WITHOUT ROWID
WITHOUT ROWID当我们想使用 aPRIMARY KEY(dt, another_column1, another_column2, id)并避免有额外的rowid列时很有用。我们将只有一个,而不是一个 B 树rowid和一个 B 树(dt, another_column1, ...)

db.executescript("""
    CREATE TABLE autoinc(num INTEGER); INSERT INTO autoinc(num) VALUES(0);

    CREATE TABLE data(dt INTEGER, id INTEGER, label TEXT, PRIMARY KEY(dt, id)) WITHOUT ROWID;
    
    CREATE TRIGGER insert_trigger BEFORE INSERT ON data BEGIN UPDATE autoinc SET num=num+1; END;
    """)

t = 1600000000
for i in range(1000*1000):
    if random.randint(0, 100) == 0: # timestamp increases of 1 second with probabibly 1%
        t += 1
    db.execute("INSERT INTO data(dt, id, label) VALUES (?, (SELECT num FROM autoinc), ?);", (t, 'hello'))
db.commit()

# t will range in a ~ 10 000 seconds window
t1, t2 = 1600005000, 1600005100  # time range of width 100 seconds (i.e. 1%)
start = time.time()
for _ in db.execute("SELECT 1 FROM data WHERE dt BETWEEN ? AND ?", (t1, t2)): 
    pass
print(time.time()-start)
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粗略排序的 UUID

更一般地说,该问题与具有按日期时间“粗略排序”的 ID 有关。更多关于这个:

所有这些方法都使用一个 ID,它是:

[---- timestamp ----][---- random and/or incremental ----]
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