概述

架构

GreptimeDB 由以下关键组件组成：

为了更好地理解 GreptimeDB，需要介绍一些概念：

table 是 GreptimeDB 中存储用户数据的地方，有表结构和有序的主键。table 通过其主键被分割成称为 region。
region 是表中的一个连续段，在某些关系型数据库中被视为分区。region 可以在多个 datanode 上复制，其中任何一个副本都可以支持读请求，但只有一个副本支持写请求。
datanode 存储并为 frontend 提供 region。一个 datanode 可以服务多个 region，一个 region 可以由多个 datanode 服务。
meta 服务器存储集群的元数据，例如表、datanode、每个表的 region 等。它还协调 frontend 和 datanode。
每个 datanode 或 frontend 都有一个远程 catalog 实现，它从 meta 中获取元数据，告诉相应的组件哪个 table 的 region 由哪个 datanode 提供服务。
frontend 是一个无状态服务，用于接收客户端的请求。它作为 proxy 根据 catalog 中的信息将读取和写入请求转发到相应的 datanode。
table 的时间序列由其主键标识。因为 GreptimeDB 是一个时间序列数据库，所以每个 table 必须有一个时间戳列。table 中的数据将按其主键和时间戳排序，但顺序的实际实现方式比较特殊，可能会在将来发生变化。
table engine 是 GreptimeDB 处理不同 table 类型的 SQL 操作的组件。Mito 是默认的 table engine。它使用基于 LSM-Tree 的 storage engine 作为其存储后端。

在深入了解每个组件之前，让我们先从高层次上了解一下 GreptimeDB 的工作原理。

用户可以通过各种协议与数据库交互，例如使用 InfluxDB line Protocol 插入数据，然后使用 SQL 或 PromQL 查询数据。frontend 是用户或客户端连接和操作数据库的组件，因此在其后面隐藏了 datanode 和 metasrv。
假设用户向 frontend 实例发送了 HTTP 请求来插入数据。当 frontend 接收到请求时，它会使用相应的协议解析器解析请求正文，并从 metasrv 的 catalog 中找到要写入的表。
frontend 定期获取并缓存来自 metasrv 的元数据，因此它知道应将请求发送到哪个 datanode，或者更准确地说，应该发送到哪个 region。如果请求的内容需要存储在不同的 region 中，则请求可能会被拆分并发送到多个 region。
当 datanode 接收到请求时，它将数据写入表中，然后将响应发送回 frontend。写入表也意味着将数据写入底层的存储引擎中，该引擎最终将数据放置在持久化存储中。
当 frontend 从目标 datanodes 接收到所有响应时，就会将结果返回给用户。

有关每个组件的更多详细信息，请参阅以下指南：