1 不同場景下寫入性能對比

可以看到在全部五個場景中，TDengine 的寫入性能全面超越 TimescaleDB。在場景二中 TDengine 寫入性能是 TimescaleDB 的最大達到 6.74 倍，在差距最小場景五中，是 TimescaleDB 寫入性能的 1.52 倍。

2 寫入過程資源消耗對比

數(shù)據(jù)寫入速度并不能夠全面的反映 TDengine 和 TimescaleDB 在不同場景下數(shù)據(jù)寫入的整體表現(xiàn)。為此我們以 1,000,000 devices × 10  metrics （場景四）為例，檢查數(shù)據(jù)寫入過程中的服務器和客戶端（包括客戶端與服務器）的整體負載狀況，并以此來對比 TDengine 和 TimescaleDB 在寫入過程中服務器/客戶端節(jié)點的資源占用情況，這里的資源占用主要包括服務器端的 CPU 開銷/磁盤 IO 開銷和客戶端 CPU 開銷。

2.1 服務端 CPU 開銷

圖 2 展示了在場景四寫入過程之中服務器端 CPU 負載狀況。可以看到，TDengine 和 TimescaleDB 在返回給客戶端寫入完成消息以后，都還繼續(xù)使用服務器的資源進行相應的處理工作，這點上，TimescaleDB 尤為明顯，TimescaleDB 在 7X 秒的時候即反饋客戶端寫入完成，但是其服務器端仍然調(diào)用 CPU 資源進行了數(shù)據(jù)壓縮和整理工作，當然整個工作帶來的 CPU 負載相對而言并不高，只有其峰值 CPU 開銷的一半左右，但是其持續(xù)時間相當長，接近其凈寫入時間的 4 倍，遠長于 TDengine。TDengine 對服務器的 CPU 需求較小，峰值也僅使用了 17% 左右的服務器 CPU 資源。由此可見，TDengine 獨特的數(shù)據(jù)模型對于時序數(shù)據(jù)寫入不僅在性能上，在整體的資源開銷上也具有非常大的優(yōu)勢。

2.2 磁盤 I/O 對比

圖 3 展示了 1,000,000 devices × 10  metrics （場景四）數(shù)據(jù)寫入過程中服務器端磁盤寫入狀態(tài)?？梢钥吹剑Y合著服務器端 CPU 開銷表現(xiàn)，其 IO 動作與 CPU 呈現(xiàn)同步的活躍狀態(tài)。

寫入相同規(guī)模的數(shù)據(jù)集，TDengine 在寫入過程中對于磁盤寫入能力的占用遠小于 TimescaleDB，寫入過程只占用了部分磁盤寫入能力（125MiB/Sec.  3000IOPS）。從圖上能看到，數(shù)據(jù)寫入過程中磁盤的 IO 瓶頸是確實存在的，TimescaleDB 寫入過程對于寫入的消耗遠超過了 TDengine 對磁盤寫入能力的需求。

2.3 客戶端 CPU 開銷

從圖 4 可以看到，客戶端上 TDengine 對 CPU 的需求大于 TimescaleDB ，TDengine 在客戶端峰值瞬間達到了 56%，然后快速回落。TDengine 在客戶端的開銷相比于 TimescaleDB 多了1倍。但綜合服務器與客戶端的資源開銷來看，TDengine 寫入持續(xù)時間更短，在系統(tǒng)整體 CPU 開銷上 TDengine 仍然具有相當大的優(yōu)勢。

3 總結

在全部的場景中，寫入性能超過 TimescaleDB。在整個寫入過程中，TDengine 在提供了更高的寫入能力的前提下，不論是服務器的CPU 還是 IO，TDengine 均遠優(yōu)于 TimescaleDB。對于服務器的磁盤IO開銷遠小于 TimescaleDB。即使綜合客戶端的開銷統(tǒng)計，TDengine 在寫入開銷上遠優(yōu)于 TimescaleDB。

>> TimescaleDB vs. TDengine 其他性能對比測試具體結果與分析

• 時序數(shù)據(jù)庫查詢性能對比：TimescaleDB vs. TDengine
• 時序數(shù)據(jù)庫磁盤空間占用對比：TimescaleDB vs. TDengine