前一章节“Mars 数据库的由来”中介绍了，Mars数据库文件的设计思路，这里详细描述下，历史文件的结构。
数据量计算
我们考虑一下，一个点需要记录哪些内容：时间，值，质量（表示值得好坏）。对于一个Double型的值，一共需要：8+8+1 =17 byte.我们设计的数据库要支持值按秒进行变化，故一个点一天的数据量有： 17*60*60*24/1024/1024=1.4 Mb 一台机器如果支持100万点，则一天的数据量有： 1.4 * 1000000 /1024/1024 = 1.336 Tb 如果是一年的数据量有： 1.336 * 365 = 487.6 Tb
数据库文件结构设计
根据上一节内容可以看出，这个数据量是分成庞大的，如果我们把所有数据都存成一个文件，显然是不合适的。32位Window操作系统中，单个文件最大只能是2GB。所以我们需要将这个文件进行拆分，具体怎么拆分，拆分的依据是什么，将是我们下面讨论的。
由于我们要记录的点的值的时间特性，所以我们可以将时间作为我们拆分文件的一个因素。根据上面的计算，一个100万点的数据量和一个点数据量明显也是不一样，所以变量的个数也是我们差分文件的一个因素。最后我确定的格则如下：
一个文件保存10万点4个小时历史数据，文件的名称格式：数据库名称+TagBlockIndex+日期(yyyyMMdd)+ TimeBlockCount + TimeBlockIndex
在进行数据检索查询时，可以快速确定某个点在某个时间上的历史值所在的文件。
单文件内数据存储结构
单个文件里记录的内容包括，点的信息+点的值信息。在一个文件内点的信息，可能会有多次变动。所以我将整个文件拆分成多个数据区（DataRegion）,一个数据区包括点的基础信息+值。一个数据区内，一个点的值又被查分成一个小的块，这个块叫做数据块（DataBlock），每个数据块是独立的个体，可以对数据块进行整体的压缩。
数据检索
通过上面描述的结构，我们在执行数据查询时，具体工作流程如下：
- 获取点的ID编号以及要查询的时间，根据这些确定所在的文件
- 在文件内部，再次根据时间确定所在的数据区
- 根据时间以及ID读取相应的数据块
- 读取整个数据库，对数据块进行解压
- 对解压后的数据进行查询，确定某个时间点上的值