TDengine vs MongoDB

TDengine 時序數(shù)據(jù)庫與 MongoDB 時序數(shù)據(jù)庫綜合對比

TDengine 概覽

TDengine 是一款專為物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等場景設(shè)計(jì)并優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺，其核心模塊是高性能、集群開源、云原生、極簡的時序數(shù)據(jù)庫。它能安全高效地將大量設(shè)備、數(shù)據(jù)采集器每天產(chǎn)生的高達(dá) TB 甚至 PB 級的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、存儲、分析和分發(fā)，對業(yè)務(wù)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測、預(yù)警，提供實(shí)時的商業(yè)洞察。

MongoDB 概覽

MongoDB 是一個流行的開源 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，于 2009 年推出。設(shè)計(jì)用于處理大量的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，MongoDB 提供了靈活的、無模式的數(shù)據(jù)模型、水平擴(kuò)展和高性能。其易用性、基于 JSON 的文檔存儲以及對多種編程語言的支持，促使它在各行各業(yè)和各種應(yīng)用中得到廣泛應(yīng)用。

TDengine 與 MongoDB 綜合對比

對比項(xiàng)	TDengine	MongoDB
官網(wǎng)	http://www.fjzmyy.cn/	https://www.mongodb.com/
數(shù)據(jù)庫類型	采用時序數(shù)據(jù)庫模型，支持超級表和子表的概念	采用文檔模型，支持 JSON 格式的文檔存儲
技術(shù)文檔	https://docs.taosdata.com/	https://www.mongodb.com/docs/
開源性	開源	開源
云服務(wù)	TDengine Cloud	MongoDB Atlas
底層語言	C	C++
操作系統(tǒng)	Linux、Windows、MacOS	Linux、Windows、MacOS
語言連接器	· Python · Java · C/C++ · Go · Node.js · Rust · C#	· Python · Java · Node.js · C# · Ruby · PHP · Go · C++
語法	支持標(biāo)準(zhǔn) SQL	MongoDB Query Language
分布式	支持分布式架構(gòu)	支持分布式架構(gòu)
開源許可證	AGPLv3	SSPL
應(yīng)用場景	工業(yè)大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng) IoT 平臺、智能制造、能源數(shù)據(jù)管理等	內(nèi)容管理系統(tǒng)、移動應(yīng)用程序、實(shí)時分析和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理等

TDengine 的數(shù)據(jù)庫功能

高效寫入寫入數(shù)據(jù)：支持 SQL 寫入、無模式寫入，并可與多種第三方工具的無縫集成，它們都可以僅通過配置而無需任何代碼即可將數(shù)據(jù)寫入 TDengine。
高效查詢：支持標(biāo)準(zhǔn) SQL，并提供一系列時序數(shù)據(jù)特有查詢和窗口函數(shù)，支持 UDF。
流式計(jì)算：TDengine 不僅支持連續(xù)查詢，還支持事件驅(qū)動的流式計(jì)算，這樣在處理時序數(shù)據(jù)時就無需 Flink 或 Spark 這樣流式計(jì)算組件。
數(shù)據(jù)訂閱：應(yīng)用程序可以訂閱一張表或一組表的數(shù)據(jù)，提供與 Kafka 相同的 API，并且可以指定過濾條件。
緩存功能：將每張表的最后一條記錄緩存起來，這樣無需 Redis 就能對時序數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理。
可視化：支持與各種第三方可視化組件的無縫集成，如 Grafana、Seeq、Google Data Studio 等。
集群：可以通過增加節(jié)點(diǎn)進(jìn)行水平擴(kuò)展以提升處理能力，通過多副本提供高可用能力，支持通過 Kubernetes 部署 TDengine。
管理：監(jiān)控運(yùn)行在 TDengine 中的實(shí)例，支持多種數(shù)據(jù)導(dǎo)入/導(dǎo)出方式
工具：提供交互式命令行程序（CLI），便于管理集群，檢查系統(tǒng)狀態(tài)，做即席查詢；提供壓力測試工具 taosBenchmark，用于測試 TDengine 的性能
提供各種語言的連接器：如 C/C++、Java、Go、Node.js、Rust、Python、C# 等，支持 REST 接口。

MongoDB 的數(shù)據(jù)庫功能

靈活的文檔模型：MongoDB 使用 JSON 格式的文檔來存儲數(shù)據(jù)，支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和嵌套文檔，適用于各種類型的數(shù)據(jù)存儲需求。
多種查詢操作：MongoDB 支持各種類型的查詢操作，包括基本的 CRUD 操作（插入、查詢、更新、刪除）、復(fù)雜的聚合查詢和地理空間查詢等。
高可用性和容錯性：MongoDB 支持副本集和自動故障轉(zhuǎn)移機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的高可用性和連續(xù)性。
分片集群：MongoDB 支持分片集群架構(gòu)，可以水平擴(kuò)展和負(fù)載均衡數(shù)據(jù)存儲和查詢。
索引和聚合管道：MongoDB 支持多種類型的索引和聚合管道操作，以提高查詢性能和靈活性。
地理空間索引和查詢：MongoDB 提供了地理空間索引和查詢功能，支持地理位置數(shù)據(jù)的存儲和查詢操作。
安全性和權(quán)限控制：MongoDB 提供了強(qiáng)大的安全性功能，包括訪問控制、數(shù)據(jù)加密和身份認(rèn)證等。

TDengine 關(guān)鍵概念

采集量（Metric）：采集量是指傳感器、設(shè)備或其他類型采集點(diǎn)采集的物理量，比如電流、電壓、溫度、壓力、GPS 位置等，是隨時間變化的，數(shù)據(jù)類型可以是整型、浮點(diǎn)型、布爾型，也可是字符串。
標(biāo)簽（Label）：標(biāo)簽是指傳感器、設(shè)備或其他類型采集點(diǎn)的靜態(tài)屬性，不是隨時間變化的，比如設(shè)備型號、顏色、設(shè)備的所在地等，數(shù)據(jù)類型可以是任何類型。
數(shù)據(jù)采集點(diǎn)（Data Collection Point）：數(shù)據(jù)采集點(diǎn)是指按照預(yù)設(shè)時間周期或受事件觸發(fā)采集物理量的硬件或軟件。一個數(shù)據(jù)采集點(diǎn)可以采集一個或多個采集量，但這些采集量都是同一時刻采集的，具有相同的時間戳。對于復(fù)雜的設(shè)備，往往有多個數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，每個數(shù)據(jù)采集點(diǎn)采集的周期都可能不一樣，而且完全獨(dú)立，不同步。
表（Table）：因?yàn)椴杉恳话闶墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時為降低學(xué)習(xí)門檻，TDengine 采用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫模型管理數(shù)據(jù)。用戶需要先創(chuàng)建庫，然后創(chuàng)建表，之后才能插入或查詢數(shù)據(jù)。
超級表（STable）：由于一個數(shù)據(jù)采集點(diǎn)一張表，導(dǎo)致表的數(shù)量巨增，難以管理，而且應(yīng)用經(jīng)常需要做采集點(diǎn)之間的聚合操作，聚合的操作也變得復(fù)雜起來。為解決這個問題，TDengine 引入超級表（Super Table，簡稱為 STable）的概念。超級表是指某一特定類型的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的集合。
子表（Subtable）：當(dāng)為某個具體數(shù)據(jù)采集點(diǎn)創(chuàng)建表時，用戶可以使用超級表的定義做模板，同時指定該具體采集點(diǎn)（表）的具體標(biāo)簽值來創(chuàng)建該表。通過超級表創(chuàng)建的表稱之為子表。
庫（Database）：庫是指一組表的集合。TDengine 容許一個運(yùn)行實(shí)例有多個庫，而且每個庫可以配置不同的存儲策略。

MongoDB 關(guān)鍵概念

數(shù)據(jù)庫（Database）：MongoDB 中的數(shù)據(jù)庫是集合（Collections）的容器，集合是一組相關(guān)文檔的集合。
集合（Collection）：MongoDB 中的集合類似于關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的表，用于存儲一組文檔。
文檔（Document）：MongoDB 中的文檔是以 BSON（二進(jìn)制 JSON）格式存儲的單個記錄。集合中的文檔可以具有不同的結(jié)構(gòu)。
字段（Field）：字段是文檔內(nèi)的鍵值對，類似于關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的屬性或列。
索引（Index）：MongoDB 中的索引是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于提高集合內(nèi)特定字段的查詢性能。

TDengine 底層架構(gòu)

TDengine 可以部署在本地、云端或作為混合解決方案，從而在部署和管理上具有靈活性。

TDengine 的架構(gòu)設(shè)計(jì)主要包括以下組件：

存儲層：TDengine 的存儲層負(fù)責(zé)實(shí)際存儲數(shù)據(jù)，它采用了列式存儲結(jié)構(gòu)，以提高查詢性能和壓縮數(shù)據(jù)大小。數(shù)據(jù)存儲在本地磁盤上，以保證數(shù)據(jù)的持久性和可靠性。
計(jì)算層：TDengine 的計(jì)算層負(fù)責(zé)執(zhí)行查詢和計(jì)算任務(wù)。它包括了查詢處理器和計(jì)算引擎，用于解析查詢語句、執(zhí)行計(jì)算操作，并將結(jié)果返回給客戶端。
分布式架構(gòu)：TDengine 支持分布式架構(gòu)，可以將數(shù)據(jù)分片存儲在多個節(jié)點(diǎn)上，以實(shí)現(xiàn)水平擴(kuò)展和負(fù)載均衡。每個節(jié)點(diǎn)可以獨(dú)立地處理查詢請求和執(zhí)行計(jì)算任務(wù)，從而提高了系統(tǒng)的性能和可靠性。
元數(shù)據(jù)管理：TDengine 使用元數(shù)據(jù)來管理數(shù)據(jù)的存儲和分布。元數(shù)據(jù)包括了數(shù)據(jù)庫、表、分區(qū)等信息，以及數(shù)據(jù)在各個節(jié)點(diǎn)上的分布情況。元數(shù)據(jù)管理使得 TDengine 能夠有效地管理和路由數(shù)據(jù)。
客戶端接口：TDengine 提供了各種客戶端接口，包括 SQL 接口、HTTP 接口和客戶端庫等。開發(fā)人員可以使用。

MongoDB 底層架構(gòu)

MongoDB 使用靈活的類 JSON 文檔模型來存儲數(shù)據(jù)，這允許在無需停機(jī)的情況下進(jìn)行動態(tài)模式更改。它支持即時查詢、索引和實(shí)時聚合。主要包括以下組件：

節(jié)點(diǎn)：MongoDB 集群由多個節(jié)點(diǎn)組成，每個節(jié)點(diǎn)可以扮演不同的角色，如主節(jié)點(diǎn)、從節(jié)點(diǎn)或仲裁節(jié)點(diǎn)。
副本集：MongoDB 使用副本集來提供數(shù)據(jù)的冗余備份和高可用性。副本集由一個主節(jié)點(diǎn)和多個從節(jié)點(diǎn)組成，主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)處理所有寫操作，而從節(jié)點(diǎn)則復(fù)制主節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。如果主節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障，副本集會自動選舉新的主節(jié)點(diǎn)，保證系統(tǒng)的連續(xù)性和可用性。
分片集群：MongoDB 使用分片集群來實(shí)現(xiàn)水平擴(kuò)展和負(fù)載均衡。分片集群將數(shù)據(jù)分割成多個分片，每個分片可以存儲部分?jǐn)?shù)據(jù)，并分布在不同的節(jié)點(diǎn)上。路由節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)將查詢請求路由到相應(yīng)的分片上，并將結(jié)果合并返回給客戶端。
配置服務(wù)器：配置服務(wù)器存儲了分片集群的元數(shù)據(jù)信息，包括分片的位置和范圍等信息。配置服務(wù)器使得 MongoDB 能夠有效地管理和路由數(shù)據(jù)。
驅(qū)動程序：MongoDB 驅(qū)動程序是與 MongoDB 數(shù)據(jù)庫交互的客戶端庫，提供了各種語言的 API，如 Python、Java、Node.js 等。開發(fā)人員可以使用驅(qū)動程序來連接 MongoDB 數(shù)據(jù)庫，并執(zhí)行各種操作，如插入文檔、查詢數(shù)據(jù)等。

TDengine 主要特性

由于 TDengine 充分利用了時序數(shù)據(jù)特點(diǎn)，比如結(jié)構(gòu)化、無需事務(wù)、很少刪除或更新、寫多讀少等等，因此與其他時序數(shù)據(jù)庫相比，TDengine 有以下特點(diǎn)：

高性能：TDengine 是唯一一個解決了時序數(shù)據(jù)存儲的高基數(shù)難題的時序數(shù)據(jù)庫，支持上億數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，并在數(shù)據(jù)插入、查詢和數(shù)據(jù)壓縮上遠(yuǎn)勝其它時序數(shù)據(jù)庫。
極簡時序數(shù)據(jù)平臺：TDengine 內(nèi)建緩存、流式計(jì)算和數(shù)據(jù)訂閱等功能，為時序數(shù)據(jù)的處理提供了極簡的解決方案，從而大幅降低了業(yè)務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)復(fù)雜度和運(yùn)維成本。
云原生：通過原生的分布式設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分片和分區(qū)、存算分離、RAFT 協(xié)議、Kubernetes 部署和完整的可觀測性，TDengine 是一款云原生時序數(shù)據(jù)庫并且能夠部署在公有云、私有云和混合云上。
簡單易用：對系統(tǒng)管理員來說，TDengine 大幅降低了管理和維護(hù)的代價(jià)。對開發(fā)者來說， TDengine 提供了簡單的接口、極簡的解決方案和與第三方工具的無縫集成。對數(shù)據(jù)分析專家來說，TDengine 提供了便捷的數(shù)據(jù)訪問能力。
分析能力：通過超級表、存儲計(jì)算分離、分區(qū)分片、預(yù)計(jì)算和其它技術(shù)，TDengine 能夠高效地瀏覽、格式化和訪問數(shù)據(jù)。
核心開源：TDengine 的核心代碼包括集群功能全部在開源協(xié)議下公開。全球超過 528.7k 個運(yùn)行實(shí)例，GitHub Star 22.9k（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)至 2024.5.10），且擁有一個活躍的開發(fā)者社區(qū)。

MongoDB 主要特性

靈活的數(shù)據(jù)模型：MongoDB 的無模式數(shù)據(jù)模型允許存儲和查詢多種數(shù)據(jù)類型，使其能夠處理復(fù)雜和不斷演化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
高可用性：MongoDB 的副本集功能通過自動故障轉(zhuǎn)移和數(shù)據(jù)冗余確保高可用性。
水平擴(kuò)展：MongoDB 的分片集群架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了水平擴(kuò)展和負(fù)載均衡，使其能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和查詢。

TDengine 應(yīng)用場景

物聯(lián)網(wǎng)：整個物聯(lián)網(wǎng) IoT 領(lǐng)域的的數(shù)據(jù)量越來越大，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的方案以及以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為核心的解決方案都開始捉襟見肘。如何應(yīng)對大數(shù)據(jù)量下的實(shí)時數(shù)據(jù)存儲、查詢、分析，選擇一款針對物聯(lián)網(wǎng) IoT 平臺的時序數(shù)據(jù)庫，成為了目前迫切需要解決的問題。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)：在工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，生產(chǎn)、測試、運(yùn)行階段都可能會產(chǎn)生大量帶有時間戳的傳感器數(shù)據(jù)，這都屬于時序數(shù)據(jù)。時序數(shù)據(jù)主要由各類型實(shí)時監(jiān)測、檢查與分析設(shè)備所采集或產(chǎn)生，涉及工業(yè)制造、電力、化工、工程作業(yè)、智能制造等，具備寫多讀少、量非常大等典型特性。
車聯(lián)網(wǎng)：通過車機(jī)報(bào)文的分析，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時車載網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量監(jiān)控、車機(jī)零部件健康度監(jiān)控、用戶駕駛行為監(jiān)控、車載系統(tǒng)安全分析、合規(guī)監(jiān)控等業(yè)務(wù)。隨著汽車保有量和車機(jī)傳感器數(shù)量的日益增多，選對時序數(shù)據(jù)庫，可以避免車載報(bào)文平臺在數(shù)據(jù)存儲方面的瓶頸。
電力能源：伴隨電力物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，發(fā)、輸、變、配、用各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，嚴(yán)重挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為核心的解決方案。如何應(yīng)對大數(shù)據(jù)量下電力、能源數(shù)據(jù)的存儲、查詢、分析，如何選擇一款電力時序數(shù)據(jù)庫，成為了目前迫切需要解決的問題。
IT 運(yùn)維：隨著服務(wù)器、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備逐步增多以及各類新型傳感器的加裝，傳統(tǒng)運(yùn)維方式越發(fā)吃力，嚴(yán)重限制業(yè)務(wù)發(fā)展，因此對硬件系統(tǒng)的運(yùn)行維護(hù)是各行各業(yè)的信息服務(wù)部門普遍關(guān)注和不堪重負(fù)的問題。迫切需要基于海量時序數(shù)據(jù)的平臺來支撐繁雜的運(yùn)維工作。
金融：子表多、實(shí)時數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)格式固定和保留時限長的金融行情數(shù)據(jù)的存儲計(jì)算十分需要適合的時序數(shù)據(jù)庫來處理，TDengine 提供基于行情中心的資產(chǎn)管理、實(shí)時監(jiān)控、績效分析、風(fēng)險(xiǎn)分析、輿情分控、股票回測、信號模擬、報(bào)表輸出等應(yīng)用投研服務(wù)。

MongoDB 應(yīng)用場景

內(nèi)容管理系統(tǒng)（CMS）：MongoDB 的靈活數(shù)據(jù)模型使其成為內(nèi)容管理系統(tǒng)的理想選擇，這些系統(tǒng)通常需要能夠存儲和管理各種類型的內(nèi)容，如文章、圖片和視頻。MongoDB 無模式的特性使其能夠輕松適應(yīng)不斷變化的內(nèi)容結(jié)構(gòu)和需求。
物聯(lián)網(wǎng)IoT平臺數(shù)據(jù)存儲與分析：MongoDB 對高數(shù)據(jù)量和水平擴(kuò)展性的支持使其適用于存儲和處理由物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)，例如傳感器讀數(shù)和設(shè)備日志。其高效的索引和查詢功能使得可以進(jìn)行實(shí)時的數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的監(jiān)控。
電子商務(wù)平臺：MongoDB 的靈活性和性能特性使其成為電子商務(wù)平臺的優(yōu)選，這些平臺需要高效存儲和查詢多樣化的產(chǎn)品信息、客戶數(shù)據(jù)和交易記錄。MongoDB 的靈活數(shù)據(jù)模型使得可以輕松適應(yīng)產(chǎn)品屬性和客戶偏好的變化，而高可用性和可擴(kuò)展性特性確保了用戶體驗(yàn)的流暢和響應(yīng)。

TDengine 定價(jià)模型

TDengine OSS 采用 AGPLv3 許可證，是一款開源軟件，在遵守 AGPL 的許可下，可以免費(fèi)使用。此外，TDengine 還提供了 TDengine Enterprise 和 TDengine Cloud 兩個商業(yè)版本，這兩個版本在 TDengine OSS 基礎(chǔ)上提供了額外的功能，并提供專業(yè)技術(shù)支持。

TDengine Enterprise 版本的價(jià)格和場景用量等息息相關(guān)，可選按年訂閱或者永久授權(quán)；TDengine Cloud 的計(jì)費(fèi)方案是根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)量的計(jì)算資源來確定的，按月收費(fèi)，提供入門版、基礎(chǔ)版、標(biāo)準(zhǔn)版、專業(yè)版、旗艦版，可點(diǎn)擊計(jì)費(fèi)方案計(jì)算器來估價(jià)。

MongoDB 定價(jià)模型

MongoDB 提供多種定價(jià)選項(xiàng)，包括免費(fèi)的開源社區(qū)版和商業(yè)企業(yè)版。企業(yè)版包括高級功能、管理工具和技術(shù)支持。

MongoDB 還提供了完全托管的基于云的數(shù)據(jù)庫服務(wù) MongoDB Atlas，采用按需付費(fèi)的定價(jià)模式，根據(jù)存儲、數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算資源進(jìn)行計(jì)費(fèi)。MongoDB Atlas 提供了一個免費(fèi)層，供用戶試用服務(wù)而不產(chǎn)生費(fèi)用，但資源有限。

各時序數(shù)據(jù)庫間詳細(xì)對比

TDengine vs InfluxDB

TDengine vs TimescaleDB