背景

HiTSDB时序数据库引擎在服务于阿里巴巴集团内的客户时，根据集团业务特性做了很多针对性的优化。 然而在HiTSDB云产品的打磨过程中逐渐发现，很多针对性的优化很难在公有云上针对特定用户去实施。

于此同时， 在公有云客户使用HiTSDB的过程中，发现了越来越多由于聚合查询导致的问题，比如： 返回数据点过多会出现栈溢出等错误，聚合点过多导致OOM， 或者无法完成聚合，实例完全卡死等等问题。这些问题主要由于原始的聚合引擎架构上的缺陷导致。

因此HiTSDB开发团队评估后决定围绕新的聚合引擎架构对HiTSDB引擎进行升级，包含： 存储模型的改造，索引方式的升级，实现全新的流式聚合，数据迁移，性能评测。 本文主要围绕这5个方面进行梳理，重点在“全新的流式聚合部分”。

1. 时序数据存储模型：

1.1 时序的数据存储格式。

一个典型的时序数据由两