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詳解 OpenTSDB 與 TDengine 在系統功能層面上存在的差異

本文將詳細介紹 OpenTSDB 與 TDengine 這兩款時序數據庫（Time Series Database）在系(xi)統功能(neng)層面上(shang)存在的(de)差異。閱讀(du)完本文的(de)內(nei)容(rong)，你可(ke)以(yi)(yi)全面地(di)評估是否能(neng)夠(gou)將某些基于 OpenTSDB 的(de)復雜應用遷移到 TDengine 上(shang)，以(yi)(yi)及遷移之后應該注意的(de)問題。

TDengine 當前只(zhi)支持 Grafana 的(de)可(ke)視化看(kan)板呈現，所以如(ru)果(guo)你的(de)應用中使用了(le) Grafana 以外的(de)前端看(kan)板（例如(ru) 、 等(deng)），那(nei)么(me)前端看(kan)板將無法直接遷移到 TDengine，需要(yao)將前端看(kan)板重新適配到 Grafana 才(cai)可(ke)以正常運行。

在 2.3.0.x 版本中，TDengine 只能夠支持(chi)(chi) collectd 和(he) StatsD 作為(wei)數(shu)(shu)據(ju)收集匯(hui)聚(ju)(ju)軟(ruan)件，當然后面會陸續提供更多的(de)數(shu)(shu)據(ju)收集聚(ju)(ju)合軟(ruan)件的(de)接入(ru)(ru)支持(chi)(chi)。如果你的(de)收集端(duan)(duan)使用(yong)了(le)其他(ta)類(lei)型的(de)數(shu)(shu)據(ju)匯(hui)聚(ju)(ju)器，則應用(yong)需要適配到這兩個數(shu)(shu)據(ju)匯(hui)聚(ju)(ju)端(duan)(duan)系統，才能夠將數(shu)(shu)據(ju)正常寫(xie)入(ru)(ru)。除了(le)上述(shu)兩個數(shu)(shu)據(ju)匯(hui)聚(ju)(ju)端(duan)(duan)軟(ruan)件協(xie)(xie)議(yi)以(yi)外(wai)，TDengine 還支持(chi)(chi)通過(guo) InfluxDB 的(de)行協(xie)(xie)議(yi)和(he) OpenTSDB 的(de)數(shu)(shu)據(ju)寫(xie)入(ru)(ru)協(xie)(xie)議(yi)、JSON 格式將數(shu)(shu)據(ju)直接寫(xie)入(ru)(ru)，用(yong)戶可以(yi)重寫(xie)數(shu)(shu)據(ju)推(tui)送端(duan)(duan)的(de)邏輯，使用(yong) TDengine 支持(chi)(chi)的(de)行協(xie)(xie)議(yi)來寫(xie)入(ru)(ru)數(shu)(shu)據(ju)。

此外(wai)，如果(guo)應用(yong)中使(shi)用(yong)了(le) OpenTSDB 以下特性，在(zai)將應用(yong)遷移(yi)到 TDengine 之(zhi)前還需要了(le)解以下注意事項：

  1. /api/stats：如果你的應用中使用了該項特性來監控 OpenTSDB 的服務狀態，并在應用中建立了相關的邏輯來聯動處理，那么這部分狀態讀取和獲取的邏輯需要重新適配到 TDengine。TDengine 提供了全新的處理集群狀態監控機制，來滿足你的應用對其進行的監控和維護的需求。
  2. /api/tree：如果你依賴于 OpenTSDB 的該項特性來進行時間線的層級化組織和維護，那么便無法將其直接遷移至 TDengine。TDengine 采用了數據庫->超級表->子表這樣的層級來組織和維護時間線，歸屬于同一個超級表的所有的時間線在系統中同一個層級，但是可以通過不同標簽值的特殊構造來模擬應用邏輯上的多級結構。
  3. Rollup And PreAggregates：采用了 Rollup 和 PreAggregates 需要應用來決定在合適的地方訪問 Rollup 的結果，在某些場景下又要訪問原始的結果，這種結構的不透明性讓應用處理邏輯變得極為復雜而且完全不具有移植性。我們認為這種策略是時序數據庫無法提供高性能聚合情況下的妥協與折中。TDengine 暫不支持多個時間線的自動降采樣和（時間段范圍的）預聚合，由于其擁有的高性能查詢處理邏輯，即使不依賴于 Rollup 和 （時間段）預聚合計算結果，也能夠提供很高性能的查詢響應，而且讓你的應用查詢處理邏輯更加簡單。
  4. Rate: TDengine 提供了兩個計算數值變化率的函數，分別是 Derivative（其計算結果與 InfluxDB 的 Derivative 行為一致）和 IRate（其計算結果與 Prometheus 中的 IRate 函數計算結果一致）。但是這兩個函數的計算結果與 Rate 有細微的差別，但整體上功能更強大。此外，OpenTSDB 提供的所有計算函數，TDengine 均有對應的查詢函數支持，并且 TDengine 的查詢函數功能遠超過 OpenTSDB 支持的查詢函數，可以極大地簡化你的應用處理邏輯。

通過上(shang)(shang)面的介紹(shao)，相信(xin)你(ni)應(ying)該能夠(gou)了解從 OpenTSDB 遷(qian)移到 TDengine 會產生(sheng)的變化，這些信(xin)息也有助于你(ni)正(zheng)確(que)地判(pan)斷是否可以接受將應(ying)用遷(qian)移到 TDengine 之上(shang)(shang)，體驗 TDengine 提供的強大(da)的時間序列數(shu)據的處理能力和便捷的使用體驗。