目錄

• • 一、當(dāng)前主流的時序數(shù)據(jù)庫
  • 二、主流時序數(shù)據(jù)庫分析
  • • 1、[Influxdb](https://docs.influxdata.com/influxdb)
    • 2、[Timescale](https://docs.timescale.com/)
    • 3、[Apache Druid](https://druid.apache.org/docs/latest/design/index.html)
    • 4、[Kdb+](https://code.kx.com/home/)
    • 5、[Graphite](https://graphite.readthedocs.io/en/stable/)
    • 6、[RRDtool](https://oss.oetiker.ch/rrdtool/doc/)
    • 7、[OpenTSDB](http://opentsdb.net/docs/build/html/index.html)
    • 8、[Prometheus](https://prometheus.io/docs/introduction/overview/)
    • 9、[DolphinDB](http://opentsdb.net/docs/build/html/index.html)
    • 10、[IoTDB](https://iotdb.apache.org/zh/UserGuide/Master/QuickStart/QuickStart.html)
    • 11、[TDengine](https://docs.tdengine.com/)
    • 12、云廠商
  • 三、優(yōu)缺點對比

因為個人用的go，所以調(diào)研及對比主要針對適配了go語言的數(shù)據(jù)庫。

目前創(chuàng)新互聯(lián)已為超過千家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)站空間、網(wǎng)站托管運營、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計、邵陽網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。一、當(dāng)前主流的時序數(shù)據(jù)庫

排名參考于https://db-engines.com

二、主流時序數(shù)據(jù)庫分析 1、Influxdb

流行度很高，支持Go語言，社區(qū)活躍度高

特性：

• 高效的時間序列數(shù)據(jù)寫入性能。自定義TSM引擎，快速數(shù)據(jù)寫入和高效數(shù)據(jù)壓縮；
• 無額外存儲依賴；
• 簡單，高性能的HTTP查詢和寫入API；
• 以插件方式支持許多不同協(xié)議的數(shù)據(jù)攝入，如：graphite，collectd，和openTSDB；
• SQL-like查詢語言，簡化查詢和聚合操作；
• 索引Tags，支持快速有效的查詢時間序列；
• 保留策略有效去除過期數(shù)據(jù)；
• 連續(xù)查詢自動計算聚合數(shù)據(jù)，使頻繁查詢更有效。

缺點：

• 分布式未開源。

2、Timescale

一個基于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫postgresql改造的時間序列數(shù)據(jù)庫。

優(yōu)點：

• PostgreSQL原生支持的所有SQL，包含完整SQL接口（包括輔助索引，非時間聚合，子查詢，JOIN，窗口函數(shù)）；

• 用PostgreSQL的客戶端或工具，可以直接應(yīng)用到該數(shù)據(jù)庫，不需要更改；

• 時間為導(dǎo)向的特性，API功能和相應(yīng)的優(yōu)化；

• 透明時間/空間分區(qū)，用于放大（單個節(jié)點）和擴展；

• 高數(shù)據(jù)寫入速率（包括批量提交，內(nèi)存中索引，事務(wù)支持，數(shù)據(jù)備份支持)；

• 單個節(jié)點上的大小合適的塊（二維數(shù)據(jù)分區(qū)），以確保即使在大數(shù)據(jù)量時即可快速讀取；

• 塊之間和服務(wù)器之間的并行操作。

劣勢：

• 因為TimescaleDB沒有使用列存技術(shù)，它對時序數(shù)據(jù)的壓縮效果不太好，壓縮比最高在4X左右，長遠(yuǎn)考慮，專業(yè)的TSDB必須是從底層存儲面向時序數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行針對性設(shè)計和優(yōu)化的；
• 目前暫時不完全支持分布式的擴展（正在開發(fā)相關(guān)功能），所以會對服務(wù)器單機性能要求較高。

3、Apache Druid

【不支持GO】

Druid是一個實時在線分析系統(tǒng)(LOAP)。其架構(gòu)融合了實時在線數(shù)據(jù)分析，全文檢索系統(tǒng)和時間序列系統(tǒng)的特點，使其可以滿足不同使用場景的數(shù)據(jù)存儲需求，在極致性能和數(shù)據(jù)schema的靈活性方面有一定的平衡。

優(yōu)點：

• 采用列式存儲：支持高效掃描和聚合，易于壓縮數(shù)據(jù)；
• 可伸縮的分布式系統(tǒng)：Druid自身實現(xiàn)可伸縮，可容錯的分布式集群架構(gòu)。部署簡單；
• 強大的并行能力：Druid各集群節(jié)點可以并行地提供查詢服務(wù)；
• 實時和批量數(shù)據(jù)攝入：Druid可以實時攝入數(shù)據(jù)，如通過Kafka。也可以批量攝入數(shù)據(jù)，如通過Hadoop導(dǎo)入數(shù)據(jù)；
• 自恢復(fù)，自平衡，易于運維：Druid自身架構(gòu)即實現(xiàn)了容錯和高可用。不同的服務(wù)節(jié)點可以根據(jù)響應(yīng)需求添加或減少節(jié)點；
• 容錯架構(gòu)，保證數(shù)據(jù)不丟失：Druid數(shù)據(jù)可以保留多副本。另外可以采用HDFS作為深度存儲，來保證數(shù)據(jù)不丟失；
• 索引：Druid對String列實現(xiàn)反向編碼和Bitmap索引，所以支持高效的filter和groupby；
• 基于時間分區(qū)：Druid對原始數(shù)據(jù)基于時間做分區(qū)存儲，所以Druid對基于時間的范圍查詢將更高效；
• 自動預(yù)聚合：Druid支持在數(shù)據(jù)攝入期就對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)聚合處理。

缺點：

• 不支持多時間維度，所有維度為String類型；
• 只支持流式寫入，不支持實時數(shù)據(jù)更新，更新可以使用批處理作業(yè)完成；
• 不支持精準(zhǔn)去重。

4、Kdb+

kdb+ 號稱最快的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫之一。列式存儲的特性，使得對于某個列的統(tǒng)計分析操作異常方便。

優(yōu)點：

• 單體架構(gòu)，輕松支持 billion以上數(shù)據(jù)；
• 分布式擴展，無性能損耗；
• 超低延遲+高并發(fā)支持；
• 列式存儲+內(nèi)存數(shù)據(jù)庫；
• 靈活的Q語言，內(nèi)置非常多的統(tǒng)計計算方法。

缺點：

• 搭配的Q 語言，學(xué)習(xí)難度較高。

5、Graphite

【不支持GO】

Graphite通常用于監(jiān)控基礎(chǔ)設(shè)施級別的度量，比如CPU、內(nèi)存、I/O利用率、網(wǎng)絡(luò)吞吐量和延遲，當(dāng)然Graphite在應(yīng)用程序級的度量和業(yè)務(wù)級的度量方面也很不錯。

6、RRDtool

【不支持GO】

RRDtool 代表 “Round Robin Database tool” ， 所謂的“Round Robin” 其實是一種存儲數(shù)據(jù)的方式，使用固定大小的空間來存儲數(shù)據(jù)，并有一個指針指向新的數(shù)據(jù)的位置。

優(yōu)點：

• 使用RRD（Round Robin Database）存儲格式，數(shù)據(jù)等于放在數(shù)據(jù)庫中，可以方便地調(diào)用。比如，將一個RRD文件中的數(shù)據(jù)與另一個RRD文件中的數(shù)據(jù)相加；
• 可以定義任意時間段畫圖，可以用半年數(shù)據(jù)畫一張圖，也可以用半小時內(nèi)的數(shù)據(jù)畫一張圖；
• 能畫任意個DS，多種圖形顯示方式；
• 數(shù)據(jù)存儲與繪圖分開，減輕系統(tǒng)負(fù)載；
• 能任意處理RRD文件中的數(shù)據(jù)，比如，在瀏覽監(jiān)測中我們需要將數(shù)據(jù)由Bytes轉(zhuǎn)化為bits，可以將原始數(shù)據(jù)乘8。

缺點：

• RRDTool的作用只是存儲數(shù)據(jù)和畫圖，它沒有MRTG中集成的數(shù)據(jù)采集功能；
• 在命令行下的使用非常復(fù)雜，參數(shù)極多；
• 無用戶、圖像管理功能。

7、OpenTSDB

OpenTSDB 是一個開源框架，使用 HBase 作為核心平臺來存儲和檢索所收集的指標(biāo)數(shù)據(jù)，可以靈活地增加指標(biāo)，也可以支持采集上萬臺機器和上億個數(shù)據(jù)點，具有高可擴展性。

優(yōu)點：

• 在數(shù)據(jù)壓縮上，時間戳采用 delta 編碼進(jìn)行壓縮，數(shù)據(jù)值采用 XOR 進(jìn)行壓縮；
• 存儲與計算解耦，為 IoT 場景海量數(shù)據(jù)、動態(tài)熱點的數(shù)據(jù)特征量身打造，方便按照并發(fā)度和存儲量按需獨立擴容。采用分布式架構(gòu)，支持橫向水平擴展；
• 較強的時序數(shù)據(jù)計算能力，主要體現(xiàn)為：插值，缺失的數(shù)據(jù)點，支持線性插值數(shù)據(jù)補全；
• 降精度，支持預(yù)降精度和實時降精度計算，滿足高效查詢需求；
• 空間聚合，支持按照不同的 tag 進(jìn)行空間聚合和分組計算。

缺點：

• 數(shù)據(jù)查詢和分析的能力不足，不是所有的查詢場景都能適用，在GroupBy和Downsampling的查詢上，也未提供Pre-aggregation和Auto-rollup的支持，查詢效率不如其他數(shù)據(jù)庫；
• 基于HBase構(gòu)建，依賴Hadoop生態(tài)太重。

8、Prometheus

Prometheus 是一個開源的服務(wù)監(jiān)控系統(tǒng)和時間序列數(shù)據(jù)庫。

優(yōu)點：

• 具有豐富的查詢語言；
• 可視化數(shù)據(jù)展示；
• 集成監(jiān)控和報警功能；
• 維護(hù)簡單。

缺點：

• 沒有集群解決方案；
• 聚合分析能力較弱；
• 為運行時正確的監(jiān)控數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的，不能解決大容量存儲問題，無法做到100%精準(zhǔn)，存在由內(nèi)核故障、刮擦故障等因素造成的微小誤差。

9、DolphinDB

? ?? DolphinDB是一款高性能分布式時序數(shù)據(jù)庫。DolphinDB集成了功能強大的編程語言和高容量高速度的流數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，為海量數(shù)據(jù)（特別是時間序列數(shù)據(jù)）的快速存儲、檢索、分析及計算提供一站式解決方案。

優(yōu)點：

• 列式混合引擎（基于內(nèi)存和磁盤），支持單表百萬級別的分區(qū)數(shù)，大大縮減對海量數(shù)據(jù)的檢索響應(yīng)時間；
• 內(nèi)嵌的分布式文件系統(tǒng)自動管理分區(qū)數(shù)據(jù)及其副本，為分布式計算提供負(fù)載均衡和容錯能力；
• 支持命令式編程、函數(shù)式編程、向量編程、SQL編程和RPC（遠(yuǎn)程函數(shù)調(diào)用）編程；
• 內(nèi)置Web服務(wù)器，用于集群管理、性能監(jiān)控和數(shù)據(jù)訪問。

缺點：

• 安裝復(fù)雜；
• 知乎反饋

10、IoTDB

IoTDB 是一個用于管理大量時間序列數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，它采用了列式存儲、數(shù)據(jù)編碼、預(yù)計算和索引技術(shù)，具有類 SQL 的接口，可支持每秒每節(jié)點寫入數(shù)百萬數(shù)據(jù)點，可以秒級獲得超過數(shù)萬億個數(shù)據(jù)點的查詢結(jié)果。主要面向工業(yè)界的IoT場景。

優(yōu)點：

• 壓縮比高（優(yōu)于1：10無損壓縮），可大大節(jié)省服務(wù)器硬件成本；
• 開箱即用，跨平臺部署，僅依靠 JDK/JRE；
• 類sql查詢，學(xué)習(xí)成本低。

缺點：

• 暫時不支持集群；
• TSFile（一種列存儲文件格式，用于訪問，壓縮和存儲時序數(shù)據(jù)）結(jié)構(gòu)版本單一。

11、TDengine

TDengine 是一款開源、高性能、分布式、支持 SQL 的時序數(shù)據(jù)庫，其時序數(shù)據(jù)庫核心代碼包括集群功能全部開源，同時 TDengine 還帶有內(nèi)建的緩存、流式計算、數(shù)據(jù)訂閱等系統(tǒng)功能，能大幅減少研發(fā)和運維的復(fù)雜度

優(yōu)點：

• 支持水平擴展，有開源的分布式集群解決方案；
• 性能測試中讀寫性能遠(yuǎn)高于InfluxDB，壓縮率高；
• 采用標(biāo)準(zhǔn) SQL 做查詢語言（不完全兼容），并且采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫模型，學(xué)習(xí)成本低；

缺點：

• 單條插入性能很低，必須成批寫入，增加了系統(tǒng)開發(fā)和維護(hù)的復(fù)雜度與運營成本
• 高質(zhì)量的服務(wù)需要付費

12、云廠商

1. 阿里云

   TSDB for InfluxDB，自研的TSDB引擎，將單個數(shù)據(jù)點的平均使用存儲空間降為1~2個字節(jié)，可以降低90%存儲使用空間，同時加快數(shù)據(jù)寫入的速度，相較于開源的 OpenTSDB 和 InfluxDB，讀寫效率提升了數(shù)倍，同時兼容 OpenTSDB 數(shù)據(jù)訪問協(xié)議。

2. 華為云

   GaussDB for Influx，基于InfluxDB進(jìn)行深度優(yōu)化改造，在架構(gòu)、性能和數(shù)據(jù)壓縮等方面進(jìn)行了技術(shù)創(chuàng)新

   MRS，基于IoTDB進(jìn)行優(yōu)化，千萬級數(shù)據(jù)點秒級寫入，TB級數(shù)據(jù)毫秒級查詢；優(yōu)化后的數(shù)據(jù)壓縮比可達(dá)百倍，進(jìn)一步節(jié)省存儲空間和成本。

3. 騰訊云

   TencentDB for CTSDB，一款分布式、可擴展、支持近實時數(shù)據(jù)搜索與分析的時序數(shù)據(jù)庫，借鑒了ElasticSearch內(nèi)核深度優(yōu)化經(jīng)驗，兼容 Elasticsearch 常用的 API 接口和生態(tài)，性能方面可以做到每秒千萬級數(shù)據(jù)點寫入，億級數(shù)據(jù)秒級分析。

三、優(yōu)缺點對比

	InfluxDB	OpenTSDB	DolphinDB	TDengine
成熟度	成熟	一般	一般	一般
集群	付費支持	支持（HBase）	支持	支持
讀寫速度	慢	較快	較快	快
使用復(fù)雜性	一般（類sql）	較高	一般（類sql）	低（標(biāo)準(zhǔn)sql）
部署復(fù)雜性	簡單	復(fù)雜	較復(fù)雜	較簡單

參考鏈接：
https://db-engines.com/en/system/DolphinDB%3BInfluxDB%3BOpenTSDB%3BTDengine
http://jianfei.blog.csdn.net/article/details/127386117
https://bbs.huaweicloud.com/blogs/300156
https://blog.csdn.net/xuruilll/article/details/125808992

如有不對，煩請指出，感謝~

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名稱欄目：主流時序數(shù)據(jù)庫分析及選型-創(chuàng)新互聯(lián)
URL地址：http://vcdvsql.cn/article14/csssge.html

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