本文主要是介绍InfluxDB存储数据是否需要水平拆分表？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
业务场景是这样：8000个点，每秒存一次，存3个月，大约600亿条记录。
如果保存策略RP的保留是90天，那么分片shard的时长在一天就比较合理，那么一天的量就是：8,000×3,600×24=691,200,000，大概每天近7亿条数据。这个量对于influxdb单机来说是够用了，除非每条记录量的确很大，那么可以考虑采购商业版本做成分布式来提升磁盘I/O性能。
无需你再去做所谓的表水平切分，毫无意义。水平分表针对的都是按行存储与索引的传统关系型数据库，水平分表的逻辑还是按key或者时间进行行集的范围划分，加快定位，减少扫描。对于influxdb，其底层存储设计理念完全不同于传统关系表数据库，它的TSM数据模型源自于nosql常用的LSM-Tree数据模型设计，又远胜于此模型，是基于时序TS数据的特定优化，
至于按时间范围查询会不会很慢？这个问题，其实这种忧虑是多余的，这就需要理解其分片存放和TSM结构：
按照这种保留策略，每隔一天就会形成一个分片目录，存放一天的TSM数据，那么无论是600亿还是6000亿，按照时间范围查询一定是先根据目录索引。如果你是influxdb集群，例如：8个节点，2个副本，相当于对一天的数据又切成了四分，也就是一个节点的某个分片目录只对应了1.7亿的数据，集群的分布这会让读写更快。
我们在细究到influxdb时间查询问题的内部，influxdb为什么用时间范围查就一定很快，上面聊的是分片的文件目录优化带来的查询性能提升，其实tsm文件本身就分成了数据块集合和索引块集合两部分，一个数据块就是由时间戳(timestamps)的集合与值(values)的集合组成。索引块由N个索引实体组成，每个索引实体提供了数据块最小时间和最大时间的偏移量，这个时间范围就定位到了要取的数据块，因此查询的时候，Series + field作为主键定位一个索引块，然后用时间范围在索引块中去定位匹配的一组索引实体，也就很快定位到了匹配的数据块集合。
我们在细究到它的内部结构原理上，influxdb的存储是按照Series+field的方式存储时间戳与数据块集合，内存中还原后类似Series+field={timestamp1:value1,timestamp2:value2,..}这种结构，典型的列式结构，查询时按照series作为行键进行fields列的排序成行，输出结果，这又类似于列簇的结构，明显看出要比常见的按k/v单元存储之上增强了V的按时间线的聚合性。这就完美地匹配了时序数据的特征，数据块中时间戳的聚合排列以及fields值的聚合排列，带来了惊人的压缩效率，同样按照时间范围的查询效率更为惊人！
因此我们可以看到，influxdb就是玩时间线存储的高手，这也是为什么几个亿的记录让它用时间范围去匹配，很轻松达到秒级以内别速度。
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