全球滾動(dòng):TDengine發(fā)布時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)分析報(bào)告，與InfluxDB、TimescaleDB展開(kāi)對(duì)比測(cè)試

(資料圖)

TDengine TSBS?基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果顯示查詢性能達(dá)到InfluxDB?的37?倍、TimescaleDB?的28.6?倍

2月21日，開(kāi)源、高性能、云原生的時(shí)序數(shù)據(jù)平臺(tái) TDengine 正式發(fā)布 TDengine 3.0 性能對(duì)比分析報(bào)告，該報(bào)告從數(shù)據(jù)寫(xiě)入、壓縮和查詢等維度，對(duì)比了 TDengine 與市場(chǎng)其他流行的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（Time Series Database，TSDB）產(chǎn)品的性能差異。報(bào)告旨在驗(yàn)證 TDengine 基于時(shí)序數(shù)據(jù)場(chǎng)景所設(shè)計(jì)的獨(dú)特架構(gòu)帶來(lái)的性能優(yōu)勢(shì)以及成本控制水平，其中所有測(cè)試均在標(biāo)準(zhǔn)化條件下使用公開(kāi)數(shù)據(jù)完成。

TDengine 選擇的性能基準(zhǔn)測(cè)試平臺(tái)是 Time Series Benchmark Suite (TSBS)。TSBS 是由 Timescale 打造并開(kāi)源，集多種應(yīng)用場(chǎng)景下時(shí)序數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)寫(xiě)入、查詢處理、自動(dòng)化結(jié)果匯總統(tǒng)計(jì)等功能于一體的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)性能基準(zhǔn)測(cè)評(píng)平臺(tái)。由于其開(kāi)源的特性，自 2018 年以來(lái)，該平臺(tái)已被全球多家領(lǐng)先的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)廠商使用，成為時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)性能測(cè)試上使用最為廣泛的平臺(tái)。TDengine 新發(fā)布的性能測(cè)試報(bào)告采用 TSBS 平臺(tái)中針對(duì) DevOps 的場(chǎng)景作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集，在相同的 AWS 云環(huán)境下運(yùn)行了 TDengine 3.0、TimescaleDB 2.6 和 InfluxDB 1.8，從五大維度進(jìn)行對(duì)比測(cè)試并輸出結(jié)果。

"降本增效一直是企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要目標(biāo)，而隨著業(yè)務(wù)中時(shí)序數(shù)據(jù)量級(jí)的持續(xù)大幅增長(zhǎng)，所選數(shù)據(jù)庫(kù)的性能高低會(huì)直接影響到系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間和運(yùn)營(yíng)成本。"TDengine 創(chuàng)始人與核心開(kāi)發(fā)陶建輝表示，"隨著 TDengine 3.0 TSBS 性能測(cè)試報(bào)告的發(fā)布，我們比以往任何時(shí)候都更有信心，無(wú)論數(shù)據(jù)規(guī)模如何提升、企業(yè)處在哪個(gè)發(fā)展階段，TDengine 都能以最低成本為其提供所需性能。"

該測(cè)試報(bào)告的要點(diǎn)包括：

數(shù)據(jù)寫(xiě)入對(duì)比：在全部的五個(gè)場(chǎng)景中，TDengine 寫(xiě)入性能均優(yōu)于 TimescaleDB 和 InfluxDB。寫(xiě)入性能最大達(dá)到 TimescaleDB 的?6.7 倍，InfluxDB 的?10.6 倍。此外，TDengine 在寫(xiě)入過(guò)程中消耗了最少計(jì)算（CPU）資源和磁盤?IO 開(kāi)銷。

數(shù)據(jù)查詢對(duì)比：對(duì)于大多數(shù)查詢類型，TDengine 的性能均優(yōu)于 InfluxDB 和 TimescaleDB，在 Complex queries 類型的查詢中展現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢(shì) -- TDengine 的 Complex queries 查詢性能最高達(dá)到了 InfluxDB 的 37 倍、 TimescaleDB 的 28.6 倍。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)對(duì)比：由于高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和壓縮機(jī)制，部分場(chǎng)景中，存儲(chǔ)相同規(guī)模的數(shù)據(jù)，TDengine 占用的磁盤空間遠(yuǎn)低于 InfluxDB 和 TimescaleDB。報(bào)告顯示，隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模的增長(zhǎng)，TDengine 在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的優(yōu)勢(shì)愈加明顯，這也直接說(shuō)明 TDengine 更加適用于時(shí)序大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。相同數(shù)據(jù)規(guī)模下，TimescaleDB 落盤數(shù)據(jù)規(guī)模最高達(dá)到了 TDengine 的?26.9 倍，InfluxDB 磁盤占用最高是 TDengine 的?4.5 倍。

資源消耗對(duì)比：從整體?CPU 開(kāi)銷上來(lái)看，TDengine 不僅完成全部查詢的時(shí)間低于 TimescaleDB 和 InfluxDB，在整體上CPU計(jì)算資源的消耗也遠(yuǎn)小于 TimescaleDB 和 InfluxDB。在整個(gè)查詢過(guò)程中，TDengine 內(nèi)存也始終維持在一個(gè)相對(duì)平穩(wěn)的狀態(tài)。

有關(guān)測(cè)試報(bào)告執(zhí)行結(jié)果和重現(xiàn)步驟的詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱完整報(bào)告：https://www.taosdata.com/performance-comparison-influxdb-and-timescaledb-vs-tdengine。

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