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時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)選型指南

通過(guò)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)方案和其他時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的綜合對(duì)比，明確了時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)選型的關(guān)鍵指標(biāo)，包括寫(xiě)入性能、存儲(chǔ)成本、查詢(xún)效率、系統(tǒng)架構(gòu)復(fù)雜度和擴(kuò)展性等，幫助用戶(hù)做出明智的技術(shù)選型決策。

選型指南的意義

撰寫(xiě)選型指南的背景

隨著物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能設(shè)備的快速普及，海量時(shí)序數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這些以時(shí)間為維度的數(shù)據(jù)流，記錄了設(shè)備狀態(tài)、傳感器讀數(shù)、業(yè)務(wù)指標(biāo)等連續(xù)變化信息，已成為企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的核心資產(chǎn)。


傳統(tǒng)通用數(shù)據(jù)庫(kù)在處理此類(lèi)數(shù)據(jù)時(shí)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)：寫(xiě)入性能無(wú)法滿(mǎn)足高并發(fā)需求、存儲(chǔ)成本隨數(shù)據(jù)量線性增長(zhǎng)、復(fù)雜查詢(xún)響應(yīng)緩慢、系統(tǒng)架構(gòu)日益復(fù)雜。而時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)作為專(zhuān)門(mén)針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型，通過(guò)創(chuàng)新的存儲(chǔ)引擎、壓縮算法和查詢(xún)優(yōu)化，能夠有效解決這些問(wèn)題。


然而，當(dāng)前時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域技術(shù)路線多樣，不同產(chǎn)品在架構(gòu)設(shè)計(jì)、性能表現(xiàn)、功能特性上存在顯著差異。面對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的個(gè)性化需求，如何選擇一款既能滿(mǎn)足當(dāng)前需求又具備長(zhǎng)期發(fā)展?jié)摿Φ?a href="http://www.fjzmyy.cn/" data-internallinksmanager029f6b8e52c="2" title="時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)" target="_blank" rel="noopener">時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，已成為企業(yè)技術(shù)決策的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

選型的意義

確保系統(tǒng)長(zhǎng)期穩(wěn)定：正確的選型能夠構(gòu)建穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，避免因數(shù)據(jù)庫(kù)性能瓶頸導(dǎo)致業(yè)務(wù)中斷，為業(yè)務(wù)連續(xù)運(yùn)營(yíng)提供堅(jiān)實(shí)保障。


實(shí)現(xiàn)成本最優(yōu)控制：通過(guò)選擇具備高效壓縮能力、低存儲(chǔ)成本的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，可大幅降低硬件投入和運(yùn)維成本，提升企業(yè)整體投資回報(bào)率。


加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新周期：合適的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)能夠簡(jiǎn)化技術(shù)架構(gòu)，減少集成復(fù)雜度，讓開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)更專(zhuān)注于業(yè)務(wù)邏輯實(shí)現(xiàn)，縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。


支撐智能決策升級(jí)：優(yōu)秀的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)提供高效的實(shí)時(shí)查詢(xún)和分析能力，為企業(yè)從數(shù)據(jù)中提取洞察、實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)和智能決策提供技術(shù)基礎(chǔ)。


保持技術(shù)前瞻性：選擇具備良好生態(tài)、持續(xù)演進(jìn)能力的產(chǎn)品，能夠確保企業(yè)技術(shù)棧與時(shí)俱進(jìn)，順利應(yīng)對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)規(guī)模增長(zhǎng)和新型業(yè)務(wù)場(chǎng)景挑戰(zhàn)。

全面了解時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)

什么是時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)？，我們?yōu)槭裁葱枰獣r(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)？ >>進(jìn)入閱讀

時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)?(TSDB) 是一種數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)、處理和分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)時(shí)序數(shù)據(jù)）。

時(shí)序數(shù)據(jù)是按時(shí)間維度順序記錄且索引的數(shù)據(jù)。像智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域各種類(lèi)型的設(shè)備和傳感器都會(huì)產(chǎn)生海量的時(shí)序數(shù)據(jù)，證券市場(chǎng)的行情數(shù)據(jù)也是時(shí)序數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)將占世界數(shù)據(jù)總量的 90% 以上。

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時(shí)序數(shù)據(jù)的特點(diǎn) >>進(jìn)入閱讀

隨著數(shù)據(jù)通訊成本的急劇下降，以及各種傳感技術(shù)和智能設(shè)備的出現(xiàn)，從手環(huán)、共享出行、智能電表、環(huán)境監(jiān)測(cè)設(shè)備到電梯、數(shù)控機(jī)床、挖掘機(jī)、工業(yè)生產(chǎn)線等都在源源不斷的產(chǎn)生海量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)（或簡(jiǎn)稱(chēng)時(shí)序數(shù)據(jù)）并發(fā)往云端。與現(xiàn)在大家所熟悉的數(shù)據(jù)相比，時(shí)間序列數(shù)據(jù)有其顯著不同特點(diǎn)。

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如何選擇一款最佳的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù) >>進(jìn)入閱讀

近兩年，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)逐漸成為流行度最高的數(shù)據(jù)庫(kù)之一，在過(guò)去的 10 年里，至少有 20 個(gè)新的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)布。那我們?nèi)绾芜x擇時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)？本文列出了優(yōu)秀時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)該具備的十大標(biāo)準(zhǔn)，給你參考。

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數(shù)據(jù)模型之對(duì)比 InfluxDB vs TDengine TSDB >>進(jìn)入閱讀

出于對(duì)讀寫(xiě)性能、壓縮效率等目標(biāo)的權(quán)衡，不同的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品有可能會(huì)選擇不同的模型，這時(shí)候就要仔細(xì)分析了。本文將以 InfluxDB 和 TDengine TSDB 為例，對(duì)比學(xué)習(xí)一下它們的數(shù)據(jù)模型。

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TDengine TSDB 3.0 是如何解決時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)中的高基數(shù)問(wèn)題的？
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數(shù)據(jù)集的高基數(shù)問(wèn)題一直困擾著諸多主流的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。一些數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，在基數(shù)較低時(shí)表現(xiàn)良好；但是隨著基數(shù)的增加，數(shù)據(jù)庫(kù)的表現(xiàn)也會(huì)變差，這就給數(shù)據(jù)庫(kù)管理員帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)，他們需要通過(guò)相關(guān)設(shè)計(jì)降低基數(shù)，避免與之相關(guān)的問(wèn)題。TDengine 3.0 是第一個(gè)解決了高基數(shù)問(wèn)題的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)

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傳統(tǒng)解決方案 vs TDengine TSDB

選型指標(biāo) 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)方案 TDengine方案
寫(xiě)入性能 低，難以應(yīng)對(duì)高并發(fā)寫(xiě)入 高，支持每秒百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)點(diǎn)寫(xiě)入
存儲(chǔ)成本 高，原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)占用大 極低，壓縮比高達(dá)10:1以上
查詢(xún)性能 慢，復(fù)雜查詢(xún)響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng) 快，毫秒級(jí)響應(yīng)時(shí)間
系統(tǒng)架構(gòu) 復(fù)雜，需要集成多個(gè)組件 簡(jiǎn)單，All-in-One設(shè)計(jì)
運(yùn)維成本 高，需要專(zhuān)業(yè)DBA維護(hù) 低，開(kāi)箱即用，自動(dòng)化運(yùn)維
擴(kuò)展性 有限，垂直擴(kuò)展成本高 強(qiáng)，原生支持水平擴(kuò)展

InfluxDB vs TDengine TSDB

寫(xiě)入性能對(duì)比

在 TSBS 全部的 cpu-only 五個(gè)場(chǎng)景中，TDengine TSDB 寫(xiě)入速度最領(lǐng)先的場(chǎng)景是InfluxDB 的 10.6 倍，最少也是 3.0 倍。此外，TDengine TSDB 在寫(xiě)入過(guò)程中消耗了最少 CPU 資源和磁盤(pán) IO 開(kāi)銷(xiāo)。

查詢(xún)性能對(duì)比

在 TSBS 全部的 cpu-only 五個(gè)場(chǎng)景中，查詢(xún)方面，相對(duì)于 InfluxDB，場(chǎng)景一，TDengine TSDB 查詢(xún)性能是其 1.9 ～ 37.0 倍，平均 11.3 倍，場(chǎng)景二，TDengine TSDB 查詢(xún)性能是其 1.8 ～ 34.2 倍，平均是 11.3 倍。

磁盤(pán)空間占用對(duì)比

在前面三個(gè)場(chǎng)景中，InfluxDB 落盤(pán)后數(shù)據(jù)文件規(guī)模與 TDengine TSDB 非常接近，但是在大數(shù)據(jù)規(guī)模的場(chǎng)景四和場(chǎng)景五中，InfluxDB 落盤(pán)后文件占用的磁盤(pán)空間是 TDengine TSDB 的 4.2 倍和 4.5 倍。

TimescaleDB vs TDengine TSDB

寫(xiě)入性能對(duì)比

在 TSBS 全部的 cpu-only 五個(gè)場(chǎng)景中相對(duì)于 TimescaleDB, TDengine TSDB 寫(xiě)入速度最領(lǐng)先的場(chǎng)景是其 6.7 倍，最少也是 1.5 倍，此外，TDengine TSDB 在寫(xiě)入過(guò)程中消耗了最少 CPU 資源和磁盤(pán) IO 開(kāi)銷(xiāo)。

查詢(xún)性能對(duì)比

TDengine 的查詢(xún)平均響應(yīng)時(shí)間全面優(yōu)于 TimescaleDB。相對(duì)于 TimescaleDB，場(chǎng)景一，TDengine TSDB 查詢(xún)性能是其 1.1 ～ 28.6 倍，平均 7.6 倍，場(chǎng)景二，TDengine TSDB查詢(xún)性能是其 1.2 ～ 24.6 倍，平均 7.7 倍。?

磁盤(pán)空間占用對(duì)比

TimescaleDB? 在所有五個(gè)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)規(guī)模均顯著大于 TDengine TSDB，并且這種差距隨著數(shù)據(jù)規(guī)模增加快速變大。TimescaleDB 在場(chǎng)景四和場(chǎng)景五中占用磁盤(pán)空間是 TDengine TSDB 的 25.6 倍和 26.9 倍。

TDengine TSDB 的優(yōu)勢(shì)

快 10 倍以上的讀寫(xiě)性能

TDengine 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)相對(duì)通用數(shù)據(jù)庫(kù)，讀、寫(xiě)性能至少高十倍以上

不到 1/10 的存儲(chǔ)成本

提供多種壓縮算法，能將數(shù)據(jù)集壓縮至原始大小的1/10，支持多級(jí)存儲(chǔ)

支持 10 億數(shù)據(jù)采集點(diǎn)

具備強(qiáng)大橫向擴(kuò)展能力，10億時(shí)間線、100個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)下性能依舊穩(wěn)定

全棧時(shí)序數(shù)據(jù)處理平臺(tái)

內(nèi)建緩存、流式計(jì)算與數(shù)據(jù)訂閱，時(shí)序數(shù)據(jù)處理一步到位

TDengine TSDB 用戶(hù)實(shí)踐

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