InfluxDB、VictoriaMetrics和Thanos作为Prometheus的后端存储方案，各自有不同的优缺点

InfluxDB、VictoriaMetrics和Thanos作为Prometheus的后端存储方案，各自有不同的优缺点：

InfluxDB

优点：

1. 高性能读写：InfluxDB针对时间序列数据进行了优化，具有高写入和高查询性能。
2. 简单易用：具有简单的数据模型和查询语言，易于上手和使用。
3. 数据压缩：通过使用时间序列数据的特性进行数据压缩，可以有效地减小数据存储的大小。
4. 可扩展性：支持水平扩展，可以通过添加更多的节点来增加存储和查询能力。
5. 丰富的生态：作为TICK栈的一部分，与其他组件如Telegraf、Chronograf、Kapacitor等集成，提供从数据采集到可视化的完整解决方案。

缺点：

1. 功能限制：由于专注于时间序列数据，可能缺乏一些传统关系型数据库的功能，例如事务处理和复杂的联结操作。
2. 存储占用较大：在某些情况下，存储的占用可能相对较大。
3. 复杂性和学习曲线：对于初学者来说，如果需要进行高级查询和聚合操作，可能需要花费一些时间来学习和掌握。

VictoriaMetrics

优点：

1. 高性能：VictoriaMetrics以其高性能著称，原生支持PromQL，可作为Prometheus的后端存储。
2. 存储效率：声称由于其自定义的存储格式和压缩算法而具有更好的存储效率。
3. 查询语言：引入了MetricsQL，受到PromQL的启发，并且向后兼容PromQL。
4. 高可用性和可靠性：提供集群版本以实现高可用性和冗余，因为它将数据存储在本地存储上。

缺点：

1. 企业版功能未开源：包括Downsampling降采样、多租户告警与统计等功能没有开源。
2. 社区活跃度：相比Prometheus和InfluxDB，社区活跃度可能较低。

Thanos

优点：

1. 全局查询视图：提供Prometheus实例的全局查询视图，可以跨越多个Prometheus实例对数据进行查询和聚合。
2. 长期存储：可以把数据通过Sidecar上传至对象存储以便长时间保存。
3. 压缩与降采样：提供压缩与降采样功能，通过压缩可以减小对象存储上保存的Block的大小，通过降采样可以加快长时间范围数据的查询与聚合速度。

缺点：

1. 复杂性：Thanos的架构较为复杂，需要部署和管理多个组件，如Sidecar、Querier、Store等。
2. 性能影响：对于Query组件的重度查询可能会影响Sidecar数据上传的速度。

总结来说，InfluxDB以其高性能和丰富的生态而受到欢迎，VictoriaMetrics以其高性能和存储效率著称，而Thanos则以其全局查询和长期存储能力而独具优势。每个方案都有其特定的应用场景和优势，选择哪个方案取决于具体的业务需求和环境。