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│ 压缩存储架构 ││ 原始Chunk 压缩Chunk (独立表!) ││ │ (空表) │ │ _ts_meta_max_1| │ ││ │ │ │ time(压缩)|val(压缩)| │ ││ │ 压缩后truncate│ │ _ts_meta_count| │ ││ 每个HeapTuple = 一个batch(≤1000行)││ 压缩列 = CompressedDataHeader ││ [
本文针对支付风控、对账等强时序业务场景，对比分析了时序数据库TDengine和OLAP引擎ClickHouse的选型方案。通过支付流水业务实例，详细展示了两者在表结构设计、数据写入、查询优化等方面的实现差异：TDengine采用超级表模型，天然支持多租户隔离和时序快照追加，适合高并发写入和实时监控；ClickHouse凭借MergeTree引擎和强大分析能力，更擅长复杂宽表分析和历史数据回溯。文章
