TDengine 集群超能力:超越 InfluxDB 的水平扩展与开源优势

随着物联网、车联网等领域的快速发展,企业所面临的数据采集量呈爆炸式增长,这对 IT 基础设施和数据库提出了严峻挑战。传统单机版数据库逐渐无法应对高并发的数据写入和复杂的查询需求。因此,底层数据库必须具备水平扩展能力,以确保其能够在数据量持续增长的情况下高效运行。

然而,目前市场上大多数开源时序数据库的集群功能并未完全开源。InfluxDB 的集群能力封闭于企业版,这迫使企业使用开源单机版的同时,需投入大量资源自建 Proxy 来实现数据的分片和查询聚合,增加了系统开发和维护的成本。相比之下,TDengine 在 2020 年 8 月正式将集群功能开源,在解决大规模数据处理需求方面走在了行业前列。

InfluxDB 开源版本的局限性

开源版 InfluxDB 的局限在于其集群功能仅在企业版中提供,这给众多中小企业带来困难。为了应对高并发的数据需求,这些企业通常采取如下折衷方案:

  • 自建 Proxy 对数据进行分片,解决数据写入问题;
  • 但在数据查询时,涉及多节点数据聚合的复杂性,Proxy 需要承担聚合计算,开发成本和运维压力极大。

一些企业为简化流程,转向了 OpenTSDB,因为它的分布式版本完全开源。然而,OpenTSDB 基于 HBase 作为底层存储,带来了复杂的安装与维护流程,同时其存储效率和查询性能远低于理想水平。虽然 OpenTSDB 的线性扩展能力值得肯定,但因其系统复杂性和性能限制,它并非优秀的选择。

至数物联网 IoT 平台的技术改造实践正是对此的有力证明:从 OpenTSDB 到 TDengine,至数物联网IoT平台技术改造之路 - TDengine | 涛思数据

TDengine 的集群能力:从设计之初即面向水平扩展

为满足不断增长的数据处理需求,TDengine 从诞生之初就以水平扩展和高可用为核心设计理念,采用分布式架构,基于单个硬件、软件系统不可靠,基于任何单台计算机都无法提供足够计算能力和存储能力处理海量数据的假设进行集群设计,具备强大的水平扩展能力。同时,通过节点虚拟化并辅以负载均衡技术,TDengine 能最高效率地利用异构集群中的计算和存储资源降低硬件投资。

通过创新的设计,TDengine 集群具备以下关键特性:

  1. 数据分片与水平扩展

TDengine 通过虚拟节点(vnode)技术,将集群内的多个物理节点划分为多个 vnode。每个 vnode 存储特定的数据采集点的数据,一个数据采集点的数据只存放在一个 vnode 内。这一设计确保:

  • 写入时的水平扩展:客户端可以将数据直接写入对应的 vnode,集群节点数越多,系统的吞吐能力越强。
  • 查询时的水平扩展:对于聚合查询,首先在各个 vnode 内完成初步聚合,客户端再进行二次聚合。这种分布式计算模型降低了查询聚合的复杂度。
  1. 数据分区与多级存储

除了分片,TDengine 还支持按时间段对数据进行分区,如按天、按周等用户定义的时间范围。分区后的数据具有以下优势:

  • 查询时可快速定位到对应时间段的数据文件,提升查询效率;
  • 方便实现数据保留策略,超过保留时间的数据直接删除对应文件即可;
  • 支持冷热数据分离,减少存储成本。
  1. 高可用设计与自动故障转移

TDengine 通过虚拟节点组 技术保障系统高可用性。虚拟节点组内的数据采用 Leader-Follower 模式同步:Leader 负责处理读写请求,并将数据同步到多个 Follower 节点。当 Leader 节点发生故障时,系统会自动选举新的 Leader,确保数据访问不中断,并实现故障转移。这种架构保证了数据的一致性与冗余,增强了系统的高可用性和容错能力。

TDengine 集群可以容纳单个、多个甚至几千个数据节点。应用只需要向集群中任何一个数据节点发起连接即可。这种设计简化了应用程序与集群之间的交互过程,提高了系统的可扩展性和易用性。

TDengine 集群 vs. InfluxDB 集群

为了让大家更方便地进行应用,在 2020 年 TDengine 便把集群版功能进行了开源,打破了 InfluxDB 将集群能力封闭在企业版的壁垒。开源集群意味着:

  • 用户无需支付高昂的许可费用即可享受全功能的分布式数据库支持;
  • 社区和企业可以自由探索 TDengine 的集群架构,实现个性化开发和优化;
  • 降低了开发者的使用门槛,促进了更广泛的生态系统发展。

与 InfluxDB 形成鲜明对比的是,TDengine 的开源集群功能不仅适用于写入,还能处理复杂的查询聚合任务,展现了出色的水平扩展能力。这种设计使 TDengine 特别适用于需要同时处理海量实时数据写入和复杂历史数据分析的场景,如物联网、工业监控和智慧城市等。相比之下,InfluxDB 在处理复杂查询时常面临性能下降和资源瓶颈,限制了系统的扩展性。

如果你也想亲身体验 TDengine 的强大集群水平扩展能力,不妨动手试试!我们为你准备了详细的指导手册:https://docs.taosdata.com/operation/deployment/,助你轻松完成部署和配置。该手册涵盖了手动部署、Docker 部署、Kubernetes 部署三种部署方式,让你快速上手并充分发挥 TDengine 集群的性能和优势。

结语

在时序数据管理领域,TDengine 的集群功能为企业提供了强大的水平扩展和高可用能力。相比于 InfluxDB 封闭的企业版集群,TDengine 的开源集群打破了软件授权的桎梏,让用户能够以更低成本应对数据爆发式增长的挑战。同时,TDengine 的分片、分区与虚拟节点技术,使其在高效数据管理和复杂查询性能上遥遥领先。对于那些追求系统扩展性、易维护性和高性价比的企业来说,TDengine 已成为更具吸引力的选择。

关于 TDengine

TDengine 核心是一款高性能、集群开源、云原生的时序数据库(Time Series Database,TSDB),专为物联网IoT平台、工业互联网、电力、IT 运维等场景设计并优化,具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能,能大幅减少系统设计的复杂度,降低研发和运营成本,是一个高性能、分布式的物联网IoT、工业大数据平台。

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