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。