时序数据库对比

优劣势对比

数据库 优势 劣势
InfluxDB 使用广泛,生态完备,社区活跃 集群版本闭源
TDengine 性能好,集群版本免费,内置流式计算,社区活跃 不支持 Prometheus 的 Query 类接口
M3DB 完全开源 架构复杂,资源占用高
VictoriaMetrics 轻量可靠高性能,可替代Promethus 资料较少
TimescaleDB 可靠性高 性能一般,应用案例少

性能测试数据对比:

|-----------------|---------------|-------------|------------|
| 指标 | TDengine | OpenTSDB | Cassandra |
| 写入吞吐量 | 1477208 记录数/秒 | 57272 记录数/秒 | 61708记录数/秒 |
| 100万条记录读取时间 | 0.21秒 | 6.57秒 | 3.64秒 |
| 1亿条记录取平均值时间 | 0.06秒 | 66.99秒 | 264.49秒 |
| 1亿条记录按标签分组取均值时间 | 0.123 | 126.41秒 | 308.39秒 |
| 1亿条记录按时间分组取均值时间 | 2.549秒 | 82.46秒 | 303.51秒 |

TDengine与InfluxDB对比测试结果:

  • 写入性能:相同数据源InfluxDB写入用时约是TDengine的4倍
  • 全部数据聚合计算查询:InfluxDB查询用时约为TDengine的80倍
  • 全部数据聚合计算查询以小时为颗粒聚合结果:InfluxDB查询用时约为TDengine的10倍
  • 随机选取12小时的数据聚合计算查询以10分钟为颗粒聚合结果:InfluxDB用时约为TDengine的6倍
  • 随机选取1小时的数据聚合计算查询以1分钟为颗粒聚合结果:InfluxDB用时约为TDengine的2.5倍
  • 测试用例执行时,InfluxDB的CPU占用率基本达到满负荷,以4核CPU的服务器为例,经常达到390%以上;而TDengine的CPU占用率则低很多。
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