2022年05月14日，国产首架将交付东航的C919大飞机首飞试验圆满完成，多少年来中国人的打飞机梦又进了一步。事实上在飞机交付使用之前，进行飞行测试和采集飞行数据非常重要，所以本期Jesse就想聊聊时序数据库在民机试飞中的应用。
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时序数据库在民机行业中的应用
一架新飞机的安全系数有多高？性能是否与初始设计一致？还需要对哪些方面进行改进？我们可以借助丰富的地面试验来找到相关答案，但最终的证明还是要依靠试飞。对于民机制造商而言试飞是一项核心能力，无论是波音公司还是空中客车公司，世界的航空制造业巨头都花费了巨大的代价打造了专业的试飞团队。比如，众所周知的波音公司737MAX型飞机停飞事件，仅在停飞期间波音公司就对其进行了近500次试飞测试，可见试飞对于民机行业的重要意义。而在试飞过程中数据急剧增加，行业对海量数据的存储、查询和监控等需求也越来越高。
试飞数据适合TSDB存储
试飞数据是各飞行参数，如速度、高度、发动机转速等的时间历程。事实上，飞机飞行有着严格的限制，行业里称之为飞行包线（如下图）。如果越过这些包线限制，飞机就可能失去操纵，从而造成灾难性的后果。试飞的主要任务就是要探索红线边界，就是要接近甚至突破这条曲线。
资料来源：航空工业
试飞数据对磁盘存储空间需求高。其参数点能达数万个，一次试飞要处理的数据也将达数十万，而数据中心要接收和处理的数量级将达百万级。同时，试飞数据对查询也有着很高的要求。因为其要为业务部门提供检索、监控、管理数据的支撑，实时性要求高，其采样周期频率一般也为毫秒级。因此，只有通过高写入、高压缩比以及拥有快速查询能力的时序数据库才能满足其场景的要求。
基于TSDB的监控应用
在试飞的应用中，如果我们用传统的基于关系型数据库绘制趋势曲线，其采样周期一般最小为1分钟，这样的采样周期太长，对于民航试飞这样的毫秒级采样周期精度太低，不利于数据的研究和分析。而事实上，试飞中的数据采集存储周期一般最少为1秒，甚至可以更短，其采样频率一般在8Hz以上，采样参数达到了几万个。我们如果以9万个参数为例，每个参数采样频率50Hz，则每秒的数据存储量将达到：9万×50×1=4,500,000点，伴随着飞行时间的增加，其产生的数据量是海量的，而且数据库一定还会有允余设计。面对如此高要求的海量数据存储，以及如此高的采样频率，为了满足高密度、高精度的监控要求，目前看TSDB就是试飞监控的存储不二之选。其形成的监控趋势曲线不仅圆滑美观，可以更加完整地反应数据的实时变化情况，也有利于后续的研究和数据分析。
本文参考了《信息化技术应用》期刊中由韩超等所著的《浅析时序数据库在试飞监控业务中的应用》一文。
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