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TDengine vs InfluxDB

TDengine 時(shí)序數(shù)據(jù)庫與 InfluxDB 時(shí)序數(shù)據(jù)庫綜合對(duì)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(tái)，其核心模塊是高性能、集群開源、云原生、極簡的時(shí)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(jí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、存儲(chǔ)、分析和分發(fā)，對(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測、預(yù)警，提供實(shí)時(shí)的商業(yè)洞察。

InfluxDB 概覽

InfluxDB 是一種高性能的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫，能夠存儲(chǔ)各種形式的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，例如指標(biāo)、事件、日志和跟蹤。InfluxDB 由 InfluxData 開發(fā)，首次發(fā)布于 2013 年。InfluxDB 是一個(gè)用 Go 語言編寫的開源時(shí)序數(shù)據(jù)庫，注重性能、可擴(kuò)展性和開發(fā)者的生產(chǎn)力。該數(shù)據(jù)庫針對(duì)大規(guī)模處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行了優(yōu)化，因此在監(jiān)控性能指標(biāo)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫分析等用例中很受歡迎。

TDengine 與 InfluxDB 綜合對(duì)比

對(duì)比項(xiàng) TDengine InfluxDB
官網(wǎng) www.fjzmyy.cn www.influxdata.com
數(shù)據(jù)庫類型 采用時(shí)序數(shù)據(jù)庫模型，支持超級(jí)表和子表的概念 采用時(shí)序數(shù)據(jù)庫模型
技術(shù)文檔 docs.taosdata.com docs.influxdata.com
開源性 開源 開源
云服務(wù) TDengine Cloud InfluxDB Cloud
底層語言 C Go/Rust
支持的操作系統(tǒng) Linux、Windows、MacOS Linux、Windows、MacOS
支持的語言連接器 Python
Java
C/C++
Go
Node.js
Rust
C#		 Go
Python
Java
JavaScript/Node.js
C#/.NET
Ruby
PHP
R
語法 支持標(biāo)準(zhǔn) SQL 支持InfluxQL、Flux、SQL、Line Protocol
分布式 支持分布式架構(gòu) 支持分布式架構(gòu)
開源性質(zhì) AGPLv3 MIT

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(shí)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(dòng)的流式計(jì)算，這樣在處理時(shí)序數(shù)據(jù)時(shí)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(duì)時(shí)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。

InfluxDB 的數(shù)據(jù)庫功能

高性能存儲(chǔ)和檢索

  • 時(shí)間序列數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：專為存儲(chǔ)大量時(shí)間序列數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，支持高效的寫入和查詢操作。
  • 快速數(shù)據(jù)檢索：通過時(shí)間戳快速檢索歷史數(shù)據(jù)，支持按時(shí)間范圍和條件進(jìn)行查詢。

分布式架構(gòu)

  • 分布式集群：支持多節(jié)點(diǎn)部署，提供水平擴(kuò)展和高可用性。
  • 數(shù)據(jù)分片和復(fù)制：支持?jǐn)?shù)據(jù)分片存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)復(fù)制，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和容錯(cuò)能力。

數(shù)據(jù)模型

  • 測量 (Measurement)：類似于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的表，每個(gè)測量包含一組相關(guān)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。
  • 標(biāo)簽 (Tag)：用于對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分類和索引，提高查詢效率。
  • 字段 (Field)：數(shù)據(jù)點(diǎn)的實(shí)際值，與時(shí)間戳關(guān)聯(lián)，是數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)載體。
  • 時(shí)間戳 (Timestamp)：每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的時(shí)間屬性，用于記錄數(shù)據(jù)生成的時(shí)間。

查詢語言

  • InfluxQL：InfluxDB 特有的 SQL-like 查詢語言，支持時(shí)間函數(shù)、聚合函數(shù)和分組操作。
  • Flux：新一代的數(shù)據(jù)腳本語言，支持?jǐn)?shù)據(jù)流處理、函數(shù)式編程和復(fù)雜數(shù)據(jù)操作。

數(shù)據(jù)保留策略

  • 數(shù)據(jù)保留策略 (Retention Policy)：定義數(shù)據(jù)保存的時(shí)間范圍和粒度，支持自動(dòng)刪除過期數(shù)據(jù)。
  • 連續(xù)查詢 (Continuous Queries)：周期性地計(jì)算和匯總數(shù)據(jù)，生成新的存儲(chǔ)測量。

集成和擴(kuò)展

  • Telegraf 插件：用于收集各種不同來源的數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送到 InfluxDB 中。
  • HTTP API：支持通過 RESTful API 進(jìn)行數(shù)據(jù)的寫入、查詢和管理操作。
  • 數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出：支持?jǐn)?shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出，便于與其他系統(tǒng)集成和數(shù)據(jù)遷移。

安全和管理

  • 用戶管理：支持多用戶和權(quán)限管理，控制用戶對(duì)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限。
  • HTTPS 支持：通過 HTTPS 連接保護(hù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩浴?/li>
  • 數(shù)據(jù)加密：支持?jǐn)?shù)據(jù)加密存儲(chǔ)和傳輸，保護(hù)敏感數(shù)據(jù)不被未授權(quán)訪問。

監(jiān)控和警報(bào)

  • Chronograf 可視化：提供儀表板和圖表，實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫和系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。
  • Kapacitor 警報(bào)：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和警報(bào)引擎，支持基于數(shù)據(jù)的警報(bào)和通知。

高級(jí)功能

  • SQL 支持：InfluxDB 3.0 開始支持標(biāo)準(zhǔn) SQL 查詢語言，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)分析和查詢的靈活性。
  • 復(fù)制和備份：支持?jǐn)?shù)據(jù)的復(fù)制和備份，保證數(shù)據(jù)的高可用性和災(zāi)備恢復(fù)能力。

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(shí)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(shí)間變化的，比如設(shè)備型號(hào)、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(shí)間周期或受事件觸發(fā)采集物理量的硬件或軟件。一個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)可以采集一個(gè)或多個(gè)采集量，但這些采集量都是同一時(shí)刻采集的，具有相同的時(shí)間戳。對(duì)于復(fù)雜的設(shè)備，往往有多個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，每個(gè)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(shí)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(jí)表（STable）：由于一個(gè)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(gè)問題，TDengine 引入超級(jí)表（Super Table，簡稱為 STable）的概念。超級(jí)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(gè)具體數(shù)據(jù)采集點(diǎn)創(chuàng)建表時(shí)，用戶可以使用超級(jí)表的定義做模板，同時(shí)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(jí)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(gè)運(yùn)行實(shí)例有多個(gè)庫，而且每個(gè)庫可以配置不同的存儲(chǔ)策略。

InfluxDB 關(guān)鍵概念

  • 數(shù)據(jù)庫 (Database)：數(shù)據(jù)庫是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的容器。一個(gè) InfluxDB 實(shí)例可以包含多個(gè)數(shù)據(jù)庫，每個(gè)數(shù)據(jù)庫可以存儲(chǔ)不同的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。
  • 測量 (Measurement)：測量相當(dāng)于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的表。每個(gè)測量包含一組相關(guān)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。測量名稱用于區(qū)分不同類型的數(shù)據(jù)。
  • 標(biāo)簽 (Tag)：標(biāo)簽是鍵值對(duì)，用于對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分類和索引。標(biāo)簽有助于快速查詢和分組操作。標(biāo)簽通常用于存儲(chǔ)不變的元數(shù)據(jù)，例如位置、主機(jī)名或傳感器類型。
  • 字段 (Field)：字段是數(shù)據(jù)點(diǎn)的實(shí)際值，與時(shí)間戳關(guān)聯(lián)。字段可以是任何類型的數(shù)據(jù)（字符串、整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、布爾值）。字段不用于索引，適合存儲(chǔ)變化的數(shù)據(jù)值。
  • 時(shí)間戳 (Timestamp)：每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都有一個(gè)時(shí)間戳，用于記錄數(shù)據(jù)生成的時(shí)間。時(shí)間戳是時(shí)間序列數(shù)據(jù)的關(guān)鍵屬性，支持基于時(shí)間范圍的查詢和分析。
  • 數(shù)據(jù)點(diǎn) (Point)：數(shù)據(jù)點(diǎn)是 InfluxDB 中存儲(chǔ)的基本單元，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)由測量名稱、標(biāo)簽集、字段集和時(shí)間戳組成。
  • 數(shù)據(jù)保留策略 (Retention Policy, RP)：數(shù)據(jù)保留策略定義了數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中保存的時(shí)間長度。過期的數(shù)據(jù)會(huì)被自動(dòng)刪除。每個(gè)數(shù)據(jù)庫可以有多個(gè)數(shù)據(jù)保留策略，支持不同的保存策略和存儲(chǔ)期限。
  • 連續(xù)查詢 (Continuous Query, CQ)：連續(xù)查詢是一種預(yù)定義的查詢，會(huì)定期運(yùn)行并將結(jié)果存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中。連續(xù)查詢通常用于計(jì)算和存儲(chǔ)聚合數(shù)據(jù)，減少查詢負(fù)載。
  • 標(biāo)簽集 (Tag Set)：標(biāo)簽集是具有相同標(biāo)簽鍵和標(biāo)簽值的數(shù)據(jù)點(diǎn)的集合。標(biāo)簽集有助于分組和聚合操作，提高查詢效率。
  • 系列 (Series)：系列是具有相同測量名稱、標(biāo)簽集的數(shù)據(jù)點(diǎn)的集合。系列是 InfluxDB 中的基本數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元，所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都屬于某個(gè)系列。
  • 行協(xié)議 (Line Protocol)：行協(xié)議是一種高效的文本格式，用于寫入數(shù)據(jù)到 InfluxDB。
  • InfluxQL：InfluxQL 是 InfluxDB 特有的 SQL-like 查詢語言，支持時(shí)間序列數(shù)據(jù)的查詢、聚合和分析。
  • Flux：Flux 是一種功能強(qiáng)大的腳本語言，支持更復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢和處理。Flux 適用于跨數(shù)據(jù)庫查詢、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和高級(jí)計(jì)算。

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(chǔ)層：TDengine 的存儲(chǔ)層負(fù)責(zé)實(shí)際存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，它采用了列式存儲(chǔ)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(chǔ)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(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，以實(shí)現(xiàn)水平擴(kuò)展和負(fù)載均衡。每個(gè)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(chǔ)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(gè)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。

InfluxDB 底層架構(gòu)

  1. SSTable（Sorted String Table）：SSTable 是 InfluxDB 存儲(chǔ)引擎的基礎(chǔ)，它是一種持久化、有序且不可變的鍵值存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。每個(gè) SSTable 包含一系列可配置大小的塊（通常為 64KB），并在尾部存儲(chǔ)索引，用于快速查找特定塊。在打開 SSTable 時(shí)，索引會(huì)加載到內(nèi)存中，然后通過二分查找定位到磁盤上的數(shù)據(jù)塊。
  2. LSM（Log-Structured Merge Tree）：LSM 是一種分層、有序且面向磁盤的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它包括內(nèi)存部分（活躍內(nèi)存表、不可變內(nèi)存表、塊緩存）和磁盤部分（SSTable、WAL）。寫入數(shù)據(jù)時(shí)，先寫入活躍內(nèi)存表，滿后轉(zhuǎn)為不可變內(nèi)存表并刷新到磁盤，成為 Level 0 的 SSTable。讀取數(shù)據(jù)時(shí)，依次從內(nèi)存讀?。ɑ钴S內(nèi)存表、不可變內(nèi)存表、塊緩存），然后從磁盤讀取各級(jí)別的 SSTable。
  3. TSM（Time-Structured Merge）：TSM 是 InfluxDB 中的一種概念，用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。它包括以下要素：
    • Measurement（測量）：類似于表格，包含標(biāo)簽和字段。
    • Tags（標(biāo)簽）：用于分類和查詢優(yōu)化，建立索引。
    • Fields（字段）：存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)值，不建立索引。
  4. 空間放大、寫放大和讀放大：這些是 InfluxDB 存儲(chǔ)引擎的一些特性。空間放大指實(shí)際占用的磁盤空間比數(shù)據(jù)的真正大小偏多；寫放大和讀放大分別表示寫入和讀取數(shù)據(jù)時(shí)的操作次數(shù)。

TDengine 主要特性

由于 TDengine 充分利用了時(shí)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(shí)序數(shù)據(jù)庫相比，TDengine 有以下特點(diǎn)：

  • 高性能：TDengine 是唯一一個(gè)解決了時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的高基數(shù)難題的時(shí)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(shí)序數(shù)據(jù)庫。
  • 極簡時(shí)序數(shù)據(jù)平臺(tái)：TDengine 內(nèi)建緩存、流式計(jì)算和數(shù)據(jù)訂閱等功能，為時(shí)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(shí)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(duì)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(duì)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(duì)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(jí)表、存儲(chǔ)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(gè)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(gè)活躍的開發(fā)者社區(qū)。

InfluxDB 主要特性

  1. 高性能：InfluxDB 被設(shè)計(jì)為高性能的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫。它能夠快速地處理大量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，適用于監(jiān)控、日志、傳感器數(shù)據(jù)等場景。
  2. 標(biāo)簽（Tags）和字段（Fields）：InfluxDB 使用標(biāo)簽和字段來組織數(shù)據(jù)。標(biāo)簽用于索引和過濾數(shù)據(jù)，而字段存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)值。這種模型使得查詢和聚合變得更加靈活。
  3. SQL-Like 查詢語言：InfluxDB 支持類似 SQL 的查詢語言，使用戶可以輕松地執(zhí)行數(shù)據(jù)查詢、聚合和篩選操作。
  4. 保留策略（Retention Policies）：您可以定義不同的保留策略，以控制數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的保留時(shí)間。這對(duì)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和清理非常有用。
  5. 連續(xù)查詢（Continuous Queries）：InfluxDB 允許您創(chuàng)建連續(xù)查詢，以定期計(jì)算和聚合數(shù)據(jù)，并將結(jié)果存儲(chǔ)在新的測量中。
  6. 數(shù)據(jù)復(fù)制和高可用性：InfluxDB 支持?jǐn)?shù)據(jù)復(fù)制和高可用性配置，確保數(shù)據(jù)的可靠性和持久性。
  7. 插件和集成：InfluxDB 可以與其他工具和服務(wù)集成，例如 Grafana、Telegraf、Kapacitor 等。
  8. 開源和社區(qū)支持：InfluxDB 是開源的，擁有活躍的社區(qū)，您可以從中獲取支持和幫助。

TDengine 應(yīng)用場景

  • 物聯(lián)網(wǎng)：整個(gè)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(duì)大數(shù)據(jù)量下的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢、分析，選擇一款針對(duì)物聯(lián)網(wǎng) IoT 平臺(tái)的時(shí)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(huì)產(chǎn)生大量帶有時(shí)間戳的傳感器數(shù)據(jù)，這都屬于時(shí)序數(shù)據(jù)。時(shí)序數(shù)據(jù)主要由各類型實(shí)時(shí)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(shí)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(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)庫，可以避免車載報(bào)文平臺(tái)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(gè)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(duì)大數(shù)據(jù)量下電力、能源數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、查詢、分析，如何選擇一款電力時(shí)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(duì)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(shí)序數(shù)據(jù)的平臺(tái)來支撐繁雜的運(yùn)維工作。
  • 金融：子表多、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)格式固定和保留時(shí)限長的金融行情數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)計(jì)算十分需要適合的時(shí)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(shí)監(jiān)控、績效分析、風(fēng)險(xiǎn)分析、輿情分控、股票回測、信號(hào)模擬、報(bào)表輸出等應(yīng)用投研服務(wù)。

InfluxDB 應(yīng)用場景

  • 監(jiān)控和度量：InfluxDB 廣泛應(yīng)用于監(jiān)控和度量領(lǐng)域。它可以存儲(chǔ)和分析服務(wù)器指標(biāo)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備數(shù)據(jù)、應(yīng)用程序日志等。如果您需要實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)性能、資源利用率或應(yīng)用程序的運(yùn)行狀況，InfluxDB是一個(gè)理想的選擇。
  • 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）：InfluxDB 適用于存儲(chǔ)和處理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，例如溫度、濕度等傳感器數(shù)據(jù)。它的高性能和靈活性使其成為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的首選數(shù)據(jù)庫。
  • 日志分析：InfluxDB 可以用于存儲(chǔ)和分析大量的日志數(shù)據(jù)。如果您需要存儲(chǔ)和查詢應(yīng)用程序日志、系統(tǒng)日志或其他類型的日志，InfluxDB 可以幫助您有效地管理這些數(shù)據(jù)。
  • 時(shí)間序列分析：InfluxDB 適用于進(jìn)行各種時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析，例如預(yù)測、異常檢測等。如果您需要對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢分析或預(yù)測未來的趨勢，InfluxDB 可以提供強(qiáng)大的查詢和聚合功能。

快速運(yùn)行 TDengine

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