六月婷婷AV,国产偷窥猎奇福利二区,日韩三级片。,好吊色网站,日韩成人中文在线视频,国产亚洲午夜啪啪,亚洲欧美另类国产精品,国产成人av1,任你艹在线观看

TDengine vs TimescaleDB

TDengine 時序數(shù)據(jù)庫與 TimescaleDB 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 TB 甚至 PB 級的數(shù)據(jù)進行匯聚、存儲、分析和分發(fā)，對業(yè)務(wù)運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測、預(yù)警，提供實時的商業(yè)洞察。

TimescaleDB 概覽

TimescaleDB 是一個開源的時序數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建在 PostgreSQL 之上。它的設(shè)計旨在解決管理時間序列數(shù)據(jù)過程中遇到的諸多挑戰(zhàn)，如可擴展性、查詢性能和數(shù)據(jù)保留策略。TimescaleDB 于 2017 年首次發(fā)布，之后憑借其與 PostgreSQL 的兼容性、性能優(yōu)化和靈活的數(shù)據(jù)保留策略，迅速成為存儲和分析時序數(shù)據(jù)的熱門選擇。

TDengine 與 TimescaleDB 綜合對比

對比項 TDengine TimescaleDB
官網(wǎng) http://www.fjzmyy.cn/ https://www.timescale.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 基于PostgreSQL，時序數(shù)據(jù)庫模型/span>
技術(shù)文檔 https://docs.taosdata.com/ https://docs.timescale.com/
開源性 開源 開源
云服務(wù) TDengine Cloud Timescale Cloud
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#		 · C/C++
· Java
· Python
· Go
· Node.js
語法 支持標準 SQL 兼容標準的 SQL 語法，支持 ANSI SQL 標準
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 Timescale License（TSL）、Apache License 2.0
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 物聯(lián)網(wǎng) IoT 平臺、監(jiān)控和性能管理、DevOps 和 IT 運維、時序數(shù)據(jù)分析。

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：支持標準 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。
  • 流式計算：TDengine 不僅支持連續(xù)查詢，還支持事件驅(qū)動的流式計算，這樣在處理時序數(shù)據(jù)時就無需 Flink 或 Spark 這樣流式計算組件。
  • 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)點進行水平擴展以提升處理能力，通過多副本提供高可用能力，支持通過 Kubernetes 部署 TDengine。
  • 管理：監(jiān)控運行在 TDengine 中的實例，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。

TimescaleDB 的數(shù)據(jù)庫功能

  • 完整的SQL支持：TimescaleDB 支持完整的 SQL 語法，使其易于使用，并且可以按照傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的方式進行擴展。
  • 高性能的分析功能：它具備強大的分析功能，適用于處理大量時間序列數(shù)據(jù)。
  • 基于PostgreSQL擴展：作為 PostgreSQL 的插件，TimescaleDB 支持已有的 PostgreSQL 特性，可以方便地集成到現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施中。
  • 自動分片：TimescaleDB 自動按時間和空間對數(shù)據(jù)進行分片，以實現(xiàn)高效的存儲和查詢。
  • 強大的寫入能力：每秒可以寫入百萬級的數(shù)據(jù)點。
  • 多個SERVER和CHUNK的并行查詢：支持同時查詢多個服務(wù)器和數(shù)據(jù)塊。
  • 自動的按時間保留策略：可以根據(jù)時間自動保留數(shù)據(jù)。

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、浮點型、布爾型，也可是字符串。
  • 標簽（Label）：標簽是指傳感器、設(shè)備或其他類型采集點的靜態(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（Data Collection Point）：數(shù)據(jù)采集點是指按照預(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，每個數(shù)據(jù)采集點采集的周期都可能不一樣，而且完全獨立，不同步。
  • 表（Table）：因為采集量一般是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時為降低學(xué)習門檻，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)采集點的集合。
  • 子表（Subtable）：當為某個具體數(shù)據(jù)采集點創(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（表）的具體標簽值來創(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 容許一個運行實例有多個庫，而且每個庫可以配置不同的存儲策略。

TimescaleDB 關(guān)鍵概念

  • Hypertables（超表）：Hypertable 是一個虛擬表，表現(xiàn)為單個表，但實際上由多個基礎(chǔ)表（稱為 chunk）組成。
  • Chunks（分片）：Chunk 是 Hypertable 的實際存儲單元，包含一定時間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。
  • Continuous Aggregates（連續(xù)聚合）：Continuous Aggregate 是一種物化視圖，實時計算并存儲時間序列數(shù)據(jù)的聚合結(jié)果。
  • Compression（壓縮）：TimescaleDB 提供了數(shù)據(jù)壓縮功能，用于減少存儲空間和成本。
  • Retention Policies（數(shù)據(jù)保留策略）：Retention Policy 是一種自動管理數(shù)據(jù)生命周期的機制。
  • Time Buckets（時間桶）：時間桶是一種用于時間序列數(shù)據(jù)分組的機制，將數(shù)據(jù)按時間間隔進行分組。
  • Multi-Node（多節(jié)點架構(gòu)）：TimescaleDB 支持多節(jié)點架構(gòu)，通過多個節(jié)點分布數(shù)據(jù)和查詢負載。
  • Background Workers（后臺工作線程）：TimescaleDB 使用后臺工作線程處理異步任務(wù)，如數(shù)據(jù)壓縮、連續(xù)聚合刷新等。
  • Integration with PostgreSQL（與 PostgreSQL 的集成）：TimescaleDB 完全兼容 PostgreSQL，并在其基礎(chǔ)上進行擴展。
  • Adaptive Chunking（自適應(yīng)分片）：自適應(yīng)分片是一種根據(jù)數(shù)據(jù)寫入速度和查詢模式自動調(diào)整分片大小的機制。

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)計主要包括以下組件：

  • 存儲層：TDengine 的存儲層負責實際存儲數(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。
  • 計算層：TDengine 的計算層負責執(zhí)行查詢和計算任務(wù)。它包括了查詢處理器和計算引擎，用于解析查詢語句、執(zhí)行計算操作，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)點上，以實現(xiàn)水平擴展和負載均衡。每個節(jié)點可以獨立地處理查詢請求和執(zhí)行計算任務(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。

TimescaleDB 底層架構(gòu)

TimescaleDB 的底層架構(gòu)基于 PostgreSQL，并通過插件的方式進行擴展。以下是 TimescaleDB 的主要組成部分：

  • Hypertables：TimescaleDB 引入了 Hypertables 的概念，這是一種特殊的表，用于存儲時序數(shù)據(jù)。Hypertables 將數(shù)據(jù)按照時間進行分片，以便高效地存儲和查詢。
  • Chunks：Hypertables 中的數(shù)據(jù)被分成多個塊，稱為 Chunks。每個 Chunk 包含一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。Chunks 可以自動創(chuàng)建和刪除，以適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化。
  • Continuous Aggregates：這是一個優(yōu)化功能，用于預(yù)計算聚合結(jié)果，以加速查詢。它可以在后臺自動更新。
  • Compression：TimescaleDB 支持數(shù)據(jù)壓縮，以減少存儲空間占用。
  • 分布式架構(gòu)：可以將 TimescaleDB 部署在多個節(jié)點上，以實現(xiàn)分布式存儲和查詢。

總之，TimescaleDB 的底層架構(gòu)充分利用了 PostgreSQL 的功能，并針對時序數(shù)據(jù)進行了優(yōu)化，使其成為處理大規(guī)模時間序列數(shù)據(jù)的強大工具。

TDengine 主要特性

由于 TDengine 充分利用了時序數(shù)據(jù)特點，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：

  • 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，并在數(shù)據(jù)插入、查詢和數(shù)據(jù)壓縮上遠勝其它時序數(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)計復(fù)雜度和運維成本。
  • 云原生：通過原生的分布式設(shè)計、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的代價。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、存儲計算分離、分區(qū)分片、預(yù)計算和其它技術(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 個運行實例，GitHub Star 22.9k（數(shù)據(jù)統(tǒng)計至 2024.5.10），且擁有一個活躍的開發(fā)者社區(qū)。

TimescaleDB 主要特性

  • Hypertable：Hypertable 是自動按時間對數(shù)據(jù)進行分區(qū)的 PostgreSQL 表。使用 Hypertable 的方式與常規(guī)的 PostgreSQL 表相同，但增加了一些額外功能，使管理時序數(shù)據(jù)更加輕松。你可以通過創(chuàng)建 Hypertable 來處理時序數(shù)據(jù)，從而提高性能和查詢效率。
  • 持續(xù)聚合：TimescaleDB 支持在連續(xù)時間窗口內(nèi)進行聚合操作，以便更高效地處理大量時序數(shù)據(jù)。
  • 壓縮：TimescaleDB 使用列存儲格式，能夠更有效地壓縮數(shù)據(jù)，同時減少 I/O 操作。這對于大量時間序列數(shù)據(jù)的存儲和查詢至關(guān)重要。

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)：通過車機報文的分析，可以實現(xiàn)實時車載網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量監(jiān)控、車機零部件健康度監(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)運維方式越發(fā)吃力，嚴重限制業(yè)務(wù)發(fā)展，因此對硬件系統(tǒng)的運行維護是各行各業(yè)的信息服務(wù)部門普遍關(guān)注和不堪重負的問題。迫切需要基于海量時序數(shù)據(jù)的平臺來支撐繁雜的運維工作。
  • 金融：子表多、實時數(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、實時監(jiān)控、績效分析、風險分析、輿情分控、股票回測、信號模擬、報表輸出等應(yīng)用投研服務(wù)。

TimescaleDB 應(yīng)用場景

  • TimescaleDB 是一款基于 PostgreSQL 的時序數(shù)據(jù)庫，適用于處理大規(guī)模時序數(shù)據(jù)的各種場景。以下是一些主要應(yīng)用場景：
  • 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）系統(tǒng)：使用 TimescaleDB 存儲和分析來自 IoT 設(shè)備的傳感器數(shù)據(jù)，利用其針對實時監(jiān)控和報告的時序優(yōu)化。
  • 金融科技應(yīng)用：將 TimescaleDB 集成到金融科技解決方案中，處理高頻交易數(shù)據(jù)，確保在高峰時段具有強大的性能。
  • 地理空間分析：通過 TimescaleDB 存儲地理位置數(shù)據(jù)，例如出租車軌跡、船只位置等，以便進行時序分析。
  • 監(jiān)控和告警系統(tǒng)：使用 TimescaleDB 存儲和查詢監(jiān)控數(shù)據(jù)、事件日志和告警信息，以便快速響應(yīng)和分析。
  • 傳感器數(shù)據(jù)采集：TimescaleDB 適用于存儲和分析各種傳感器數(shù)據(jù)，如氣象、環(huán)境、工業(yè)設(shè)備等。

快速運行 TDengine

高性能、分布式的物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺