为什么要从 OpenTSDB 迁移到 TDengine
为满足高速增长的物联网大数据市场和技术需求,在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL 数据库、流计算引擎、消息队列等软件的优点之后,涛思数据自主开发出创新型时序数据库 TDengine。在时间序列数据的处理上,TDengine 有着自己独特的优势。就 OpenTSDB 当前遇到的问题来说,TDengine 能够有效解决。
为满足高速增长的物联网大数据市场和技术需求,在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL 数据库、流计算引擎、消息队列等软件的优点之后,涛思数据自主开发出创新型时序数据库 TDengine。在时间序列数据的处理上,TDengine 有着自己独特的优势。就 OpenTSDB 当前遇到的问题来说,TDengine 能够有效解决。
从开源精神角度来评估,前期靠开源吸引大众的目光,靠此方式积累到一定的知名度后又闭源,对于一众投入关注和精力的开发者来说,也是一种无形的伤害。
本文将详细介绍 OpenTSDB 与 TDengine 这两款时序数据库(Time Series Database)在系统功能层面上存在的差异。阅读完本文的内容,你可以全面地评估是否能够将某些基于 OpenTSDB 的复杂应用迁移到 TDengine 上,以及迁移之后应该注意的问题。
除了核心的时序数据库功能外,TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能。但是很多小伙伴出于架构的考虑,还是需要将数据导出到 Apache Flink、Apache Spark 等平台进行计算分析。 为了帮助大家对接,我们特别推出了保姆级课程,包学包会。
同等条件下测试结果显示,TDengine Database 的压缩率最高,查询性能最优。
从OpenTSDB到TDengine,我们的思考和经验。
此次测试,从数据库(Database)的读、写、查询、压缩比等方面对TDengine和InfluxDB进行了对比测试。从测试结果上看,TDengine的性能远超InfluxDB,写入性能约为5倍,读取性能约为35倍,聚合函数性能约为140倍,按标签分组查询性能约为250倍,按时间分组查询性能约为12倍。