时序数据库 TDengine vs InfluxDB:从 Flux 到 SQL,谁才是更好的选择?
虽然 TDengine 和 InfluxDB一样认为 SQL 是时序数据库,实时数据库的最佳语言选择,但我们更希望他们能在浪费广大用户的时间之前,就得出这个结论。
InfluxDB 是一个由 InfluxData 开发的开源时序型数据库,由 Go 写成,着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB 被广泛应用于存储系统的监控数据,IoT 行业的实时数据等场景。当下时序数据库InfluxDB集群功能闭源,因此具备集群等核心功能全部开源的时序数据库TDengine已经成为InfluxDB集群替代方案.随着物联网的快速发展,时序数据库(Time Series Database)的应用空间会越来越可观,将InfluxDB 集群功能闭源,从免费获取到收费获取,成为 InfluxDB 寻求商业化变现的最有效途径.
虽然 TDengine 和 InfluxDB一样认为 SQL 是时序数据库,实时数据库的最佳语言选择,但我们更希望他们能在浪费广大用户的时间之前,就得出这个结论。
TDengine 和 InfluxDB 是两大领先的时序数据库,实时数据库。尽管两者都具有强大的时序数据处理能力,但在流式计算方面,二者存在显著差异。
TDengine 3.0 企业版和 TDengine Cloud,支持快速扩展各类数据源,并且具备接入 InfluxDB 数据到 TDengine 的功能。
为了客观、准确、有效地评估 TDengine 3.0 的性能指标,我们决定使用 TSBS(Time Series Benchmark Suite)作为基准性能测试平台,针对 DevOps 场景的数据集对 TDengine 3.0 展开整体(包括写入、查询、存储、资源消耗等)性能评估。
基于对 TDengine 的定义和理解,笔者将会在本篇文章中从 TDengine 能解决什么问题、它的优势与亮点、它与其它数据库的区别等维度展开详述,希望能帮助到对 TDengine 感兴趣的小伙伴。
中冶京诚与 TDengine 展开合作,共同实现钢铁工业智能制造,并在钢铁智能车间多个项目中实现了车间数据的深度融合应用。
时序数据库(Time Series Database) TDengine 在提升数据存取效率、打破传统数据孤岛、提升数据有效利用率方面为北京科技大学设计研究院的冶金数字化提供了实质性的帮助
从 2016 年底到现在,大部分 Time Series Database 都不是分布式的,换句话说,它们不支持水平扩展。InfluxDB集群也只有企业版支持,开源版并不支持。而传统 Time Ser
TDengine 的设计是基于单个硬件、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而进行设计的。
经过这些年的发展,伴随着时序数据库产品种类的增加,竞争的增大,InfluxDB 也成为了越来越多企业的“弃子”。本篇文章将会从实践出发深究一下其中原因。