小 T 导读：为了满足智能驾驶业务的数据处理需求，大疆车载试图从多家数据库中进行选型调研，帮助智能驾驶业务提升写入查询性能、降低运维成本。本文将分享大疆车载在数据库选型、系统搭建和业务迁移等方面的经验。
根据国家发改委、科技部、工信部等 11 个部门联合印发的《智能汽车创新发展战略》，到 2025 年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成。同时，实现有条件智能驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度智能驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。目前，随着我国正在积极发展智能网联汽车，无人驾驶技术进一步推动，互联网巨头企业进入市场、加大投入研发技术，无人驾驶市场正处于快速发展阶段。无人机头部企业大疆车载也在去年 4 月份宣布进入智能驾驶领域。
由于当前的智能驾驶业务还是新的业务场景，所以大疆车载在选型上的历史负担相对较轻。在 Database 选型要求上，从业务需求出发，主要聚焦在两点：首先，结合当下的业务场景，需要满足单台车辆的高频消息上报频率；其次，支持在数据量大的时候，通过聚合函数，或选择函数来快速筛选出需要的数据。
此外，对数据库要求支持集群部署的同时，也要求更低的查询语句编写上手难度；而且需支持单表千万量级，在海量数据并发场景下，需要有较高的统计报表能力和较好的查询 SQL 效率；最后通过数据压缩、运维成本和并发能力上的考量，最终选定 TDengine 来存储海量数据。
综合来看，TDengine 满足需求的主要原因如下：
- 国产、开源的时序数据库（Time Series Database）
- 开源版支持分布式集群，方便扩展
- 列式存储，数据压缩比率高，读写性能优秀
- 一个设备一张表，对应我们一个车辆一张表，模型契合
- 超级表对于分组聚合查询的强大支持能力