时序数据库 InfluxDB、TimeScaleDB和TDengine 对比
时序数据库 InfluxDB、TimeScaleDB和TDengine 对比
一、时序数据库简介
1、InfluxDB
InfluxDB 是由 InfluxData 开发的。InfluxData 是一家专注于时间序列数据处理和分析的技术公司，他们致力于提供高性能、可扩展的时间序列数据库和相关工具。InfluxDB 是他们的核心产品，是一款开源的时间序列数据库，广泛应用于实时监控、物联网和指标数据存储等领域。InfluxData 公司提供了全面的解决方案，包括 InfluxDB 的企业版、云服务、数据可视化和监控工具，以帮助用户更好地管理和分析时间序列数据。
InfluxDB 是一个开源的时间序列数据库，专注于实时监控和物联网应用。它具有灵活的数据模型和高性能的存储与查询能力，适用于需要处理大量实时数据的场景。
1）官网地址
https://www.influxdata.com/
2）官网文档
https://docs.influxdata.com/
2、TimescaleDB
TimeScaleDB 是由 TimeScale 开发的。TimeScale是一家专注于时间序列数据处理的技术公司，他们致力于提供高性能、可扩展的时间序列数据库解决方案。TimeScaleDB是他们的核心产品，建立在PostgreSQL之上，为用户提供了强大的时间序列数据存储和查询能力。TimeScale公司的目标是为各行业的用户提供可靠、高效的时间序列数据管理和分析工具。
TimeScaleDB是建立在PostgreSQL之上的开源时间序列数据库，结合了关系型数据库和时间序列功能。它支持SQL查询和高级功能，适用于需要同时满足时间序列和关系型需求的应用。
1）官网地址
https://www.timescale.com/
2）官网文档
https://docs.timescale.com/
3、TDengine
TDengine（原名为TaosData）是由中国的TD Tech（天地伟业）开发的。TD Tech 是一家专注于大数据和物联网领域的技术公司，致力于提供高性能的数据存储和分析解决方案。
TDengine 是一款高性能的时间序列数据库，专为实时处理大规模时间序列数据而设计。它具有高速数据摄入和实时分析的能力，适用于需要处理大规模数据的应用，如物联网、金融和工业领域。
1）官网地址
https://tdengine.com/
2）官网文档
https://docs.tdengine.com/
二、时序数据库对比
InfluxDB、TimeScaleDB和TDengine都是时序数据库，它们在处理时间序列数据方面有一些共同点，但也存在一些区别。
以下是它们在多个维度上的比较：
1、开源性
1）InfluxDB：是一个开源的时间序列数据库。
2）TimeScaleDB：是一个开源的时间序列数据库，建立在PostgreSQL之上。
3）TDengine：是一个开源的时序数据库。
2、开源许可
1）InfluxDB：采用MIT许可证。
2）TimeScaleDB：采用Apache许可证。
3）TDengine：采用GNU Affero General Public License v3.0。
3、开发语言
1）InfluxDB：使用Go语言编写。
2）TimeScaleDB：使用C语言编写。
3）TDengine：使用C语言编写。
4、数据模型
1）InfluxDB：使用类似于SQL的查询语言，支持tag和field的概念，数据以测量(measurement)、标签(tags)和字段(fields)的形式组织。
2）TimeScaleDB：支持SQL，具有与PostgreSQL类似的数据模型，能够处理关系型数据和时序数据。
3）TDengine：使用类似于SQL的查询语言，引入了超级表(super table)的概念，支持多层次的时序数据组织。
5、查询语言
1）InfluxDB：使用InfluxQL查询语言，支持聚合、降采样等时间序列特定的功能。
2）TimeScaleDB：支持SQL查询，具备丰富的关系型数据库功能，如JOIN和窗口函数。
3）TDengine：使用Taos Query Language (TDengine SQL)进行查询，支持类SQL语法和时间序列特定的功能。
6、水平扩展性
1）InfluxDB：通过Influx Enterprise支持水平扩展。
2）TimeScaleDB：可以通过PostgreSQL的水平扩展来实现。
3）TDengine：支持水平扩展，可以通过添加节点来增加存储和计算能力。
7、存储引擎
1）InfluxDB：使用TSM（Time Structured Merge）引擎。
2）TimeScaleDB：建立在PostgreSQL之上，使用表分区和复制机制来提高查询性能。
3）TDengine：使用自研的分层存储引擎，支持数据的快速写入和检索。
8、性能
1）InfluxDB：以高写入性能和低延迟为特点。
2）TimeScaleDB：利用PostgreSQL的强大性能，并在大规模数据上表现良好。
3）TDengine：被设计为高性能时序数据库，特别适用于高并发写入和查询。
9、数据压缩和存储
1）InfluxDB：支持数据的自动压缩和过期策略。
2）TimeScaleDB：利用PostgreSQL的表分区和复制来管理数据。
3）TDengine：使用了多层次的数据压缩算法，以最小化存储占用。
10、数据保留策略
1）InfluxDB：通过保留策略定义数据的保存时间。
2）TimeScaleDB：支持通过表分区和时间戳进行数据保留。
3）TDengine：具有数据保留和数据压缩策略。
11、生态系统和集成
1）InfluxDB：具有丰富的生态系统和第三方工具集成，如Grafana、Telegraf等。
2）TimeScaleDB：作为PostgreSQL的扩展，可以利用PostgreSQL的生态系统和工具。
3）TDengine：提供了自己的生态系统和工具，支持与其他系统的数据集成。
12、社区支持
1）InfluxDB：拥有活跃的社区，广泛应用于监控和度量等领域。
2）TimeScaleDB：社区较大，受到PostgreSQL社区的支持。
3）TDengine：相对较新，但在物联网和工业领域有一些应用，在中国有一定的用户基础。
13、适用场景
1）InfluxDB：主要用于实时监控、物联网和传感器数据处理。
2）TimeScaleDB：适合需要同时处理时间序列和关系型数据的应用，如金融和物流。
3）TDengine：专注于高速数据摄入和实时分析，适用于物联网、工业领域和大数据应用。
14、时序数据库排名
1）InfluxDB：目前稳居第1名，Score：27.56。
2）TimeScaleDB：目前第5名，Score：5.24。
3）TDengine：目前第8名，相比去年1月份上升了2名，Score：3.43。
在选择这些数据库时，需要考虑具体要求，例如数据量、写入频率、查询模式、集成需求、可扩展性。
每个数据库都有其优势，并且可能更适合特定的场景。
