顧名思義，時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)旨在存儲(chǔ)隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)。這可以是隨時(shí)間收集的任何類型的數(shù)據(jù)。它可能是從某些系統(tǒng)收集的指標(biāo)，實(shí)際上，所有趨勢(shì)系統(tǒng)都是時(shí)間序列數(shù)據(jù)的示例。

我們有不同類型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)，應(yīng)該使用哪些數(shù)據(jù)庫(kù)？

在此博客中，我們將看到兩個(gè)主要選項(xiàng)TimescaleDB和InfluxDB之間的主要區(qū)別是什么。

InfluxDB

InfluxDB是由InfluxData創(chuàng)建的。它是用Go語(yǔ)言編寫(xiě)的自定義，開(kāi)源，NoSQL時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)提供了一種類似于SQL的語(yǔ)言來(lái)查詢數(shù)據(jù)，稱為InfluxQL，這使開(kāi)發(fā)人員可以輕松地將其集成到其應(yīng)用程序中。它還具有一種稱為Flux的新的自定義查詢語(yǔ)言，該語(yǔ)言可以使某些任務(wù)更輕松，但是在采用自定義查詢語(yǔ)言時(shí)總會(huì)有學(xué)習(xí)上的彎路。

這是一個(gè)Flux查詢示例：

在此數(shù)據(jù)庫(kù)中，每個(gè)度量都有一個(gè)時(shí)間戳，以及一組關(guān)聯(lián)的標(biāo)簽和一組字段。該字段代表實(shí)際的測(cè)量讀數(shù)值，而標(biāo)簽代表描述測(cè)量的元數(shù)據(jù)。字段數(shù)據(jù)類型僅限于浮點(diǎn)數(shù)，整數(shù)，字符串和布爾值，并且如果不重寫(xiě)數(shù)據(jù)就無(wú)法更改。標(biāo)簽值被索引。它們以字符串表示，無(wú)法更新。

InfluxDB入門非常容易，因?yàn)槟槐負(fù)?dān)心創(chuàng)建模式或索引。但是，它非常嚴(yán)格且受限制，無(wú)法創(chuàng)建其他索引，在連續(xù)字段上建立索引，事后更新元數(shù)據(jù)，強(qiáng)制執(zhí)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證等。

它不是無(wú)模式的。有一個(gè)從輸入數(shù)據(jù)自動(dòng)創(chuàng)建的基礎(chǔ)架構(gòu)。

InfluxDB必須從頭開(kāi)始實(shí)施多種容錯(cuò)工具，例如復(fù)制，高可用性和備份/還原，并且要對(duì)其磁盤可靠性負(fù)責(zé)。我們僅限于使用這些工具，并且其中許多功能（例如HA）僅在企業(yè)版中可用。

InfluxDB備份工具可以執(zhí)行完整或增量備份，并且可以用于時(shí)間點(diǎn)恢復(fù)。

InfluxDB還提供了比PostgreSQL和TimescaleDB更好的磁盤壓縮。

時(shí)標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)

TimescaleDB是一個(gè)開(kāi)放源代碼的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)，已針對(duì)支持全面SQL的快速提取和復(fù)雜查詢進(jìn)行了優(yōu)化。它基于PostgreSQL，并且為時(shí)間序列數(shù)據(jù)提供了最好的NoSQL和Relational世界。

這是一個(gè)TimescaleDB查詢示例：

作為PostgreSQL擴(kuò)展，TimescaleDB是一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。這使新用戶的學(xué)習(xí)曲線更短，并可以繼承用于備份的工具pg_dump或pg_backup和高可用性工具，這在其他時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)之前是一個(gè)優(yōu)勢(shì)。它還支持流復(fù)制作為主要的復(fù)制方法，可以在高可用性設(shè)置中使用它。在故障轉(zhuǎn)移和備份方面，您可以使用ClusterControl之類的外部系統(tǒng)來(lái)自動(dòng)執(zhí)行此過(guò)程。

在TimescaleDB中，每個(gè)時(shí)間序列測(cè)量值都記錄在其自己的行中，其中時(shí)間字段后跟任意數(shù)量的其他字段，這些字段可以是浮點(diǎn)數(shù)，整數(shù)，字符串，布爾值，數(shù)組，JSON blob，地理空間尺寸，日期/時(shí)間/時(shí)間戳，貨幣，二進(jìn)制數(shù)據(jù)等。

您可以在任何字段（標(biāo)準(zhǔn)索引）或多個(gè)字段（復(fù)合索引）上創(chuàng)建索引，也可以在函數(shù)之類的表達(dá)式上創(chuàng)建索引，甚至可以將索引限制為行的子集（部分索引）。這些字段中的任何一個(gè)都可以用作輔助表的外鍵，然后該表可以存儲(chǔ)其他元數(shù)據(jù)。

這樣，您需要選擇一個(gè)模式，并確定系統(tǒng)需要哪些索引。

性能

如果我們談?wù)撔阅埽敲纯梢圆榭春馨舻腡imescaleDB比較博客。在那里，您可以通過(guò)圖表和指標(biāo)對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)之間的性能進(jìn)行詳細(xì)比較。讓我們看看該博客中的一些最重要的信息。

插入物

• 對(duì)于基數(shù)非常低的工作負(fù)載（例如100個(gè)設(shè)備），InfluxDB的性能優(yōu)于TimescaleDB。

• 隨著基數(shù)的增加，InfluxDB插入性能下降的速度快于TimescaleDB。

• 對(duì)于中到高基數(shù)的工作負(fù)載（例如，100個(gè)設(shè)備發(fā)送10個(gè)指標(biāo)），TimescaleDB的性能要優(yōu)于InfluxDB。

讀取延遲

• 對(duì)于簡(jiǎn)單查詢，結(jié)果相差很大：在某些情況下，一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)明顯優(yōu)于另一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，而其他數(shù)據(jù)庫(kù)則取決于數(shù)據(jù)集的基數(shù)。此處的差異通常在一位數(shù)到兩位數(shù)的毫秒數(shù)范圍內(nèi)。

• 對(duì)于復(fù)雜的查詢，TimescaleDB的性能大大優(yōu)于InfluxDB，并支持范圍更廣的查詢類型。這里的差異通常在幾秒到幾十秒之間。

• 考慮到這一點(diǎn)，正確測(cè)試的最佳方法是使用您計(jì)劃執(zhí)行的查詢進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。

穩(wěn)定性問(wèn)題

• InfluxDB在基數(shù)高（100K +）時(shí)存在穩(wěn)定性和性能問(wèn)題。

結(jié)論

如果您的數(shù)據(jù)適合InfluxDB數(shù)據(jù)模型，并且您不希望將來(lái)發(fā)生變化，那么您應(yīng)該考慮使用InfluxDB，因?yàn)樵撃Ｐ透菀咨鲜?，就像大多?shù)使用面向列方法的數(shù)據(jù)庫(kù)一樣，提供比PostgreSQL和TimescaleDB更好的磁盤壓縮。

但是，關(guān)系模型比InfluxDB模型具有更多的通用性，并提供更多的功能，靈活性和控制力。隨著應(yīng)用程序的發(fā)展，這一點(diǎn)尤其重要。在計(jì)劃系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)同時(shí)考慮當(dāng)前和將來(lái)的需求。

在此博客中，我們可以看到TimescaleDB和InfluxDB之間的簡(jiǎn)短比較，并且可以說(shuō)TimescaleDB作為PostgreSQL擴(kuò)展，看起來(lái)很成熟并且功能豐富，因?yàn)樗鼜腜ostgreSQL繼承了很多東西。但是您可以根據(jù)本博客前面提到的優(yōu)缺點(diǎn)來(lái)做出自己的決定，并確保對(duì)自己的工作負(fù)載進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。在這個(gè)新的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)世界中祝您好運(yùn)！