近兩年，時序數據庫逐漸成為流行度最高的數據庫之一，在過去的 10 年里，至少有 20 個新的時序數據庫發布。那我們如何選擇時序數據庫？本文列出了(le)優秀時序數(shu)據庫應該(gai)具備的(de)十大標(biao)準，給你(ni)參考。
開源
馬(ma)克(ke)·安德森說過，軟(ruan)件(jian)吞噬世界(jie)，而開(kai)源(yuan)則(ze)在吞噬軟(ruan)件(jian)。和封閉(bi)系統不同，開(kai)源(yuan)軟(ruan)件(jian)有著(zhu)“低成本”“自由”“透明”的(de)優勢，除此之外，開(kai)源(yuan)軟(ruan)件(jian)還擁有更(geng)開(kai)放、更(geng)強壯的(de)生態，以及更(geng)友好的(de)開(kai)發者(zhe)社區。
高性能
時(shi)(shi)序數(shu)(shu)(shu)(shu)據庫(ku)是基于時(shi)(shi)序數(shu)(shu)(shu)(shu)據的(de)特點以及應用(yong)的(de)特點進(jin)行(xing)優化和設計的(de)，這(zhe)(zhe)類專業的(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據庫(ku)使時(shi)(shi)序數(shu)(shu)(shu)(shu)據的(de)處理(li)變得更(geng)加(jia)高效，性(xing)(xing)能也比通(tong)用(yong)數(shu)(shu)(shu)(shu)據庫(ku)更(geng)好。但(dan)一些時(shi)(shi)序數(shu)(shu)(shu)(shu)據庫(ku)在基數(shu)(shu)(shu)(shu)較低時(shi)(shi)表現良好，但(dan)是隨(sui)著基數(shu)(shu)(shu)(shu)的(de)增加(jia)，其性(xing)(xing)能也會變差；此(ci)外，一些時(shi)(shi)序數(shu)(shu)(shu)(shu)據庫(ku)在查詢歷史數(shu)(shu)(shu)(shu)據時(shi)(shi)，延遲太(tai)高，性(xing)(xing)能不夠，這(zhe)(zhe)都給數(shu)(shu)(shu)(shu)據庫(ku)管(guan)理(li)員帶來了(le)很大的(de)挑(tiao)戰。因此(ci)，我們一定要選擇(ze)無論數(shu)(shu)(shu)(shu)據集大小，性(xing)(xing)能表現都非常好的(de)時(shi)(shi)序數(shu)(shu)(shu)(shu)據庫(ku)。
可擴展性
時(shi)(shi)序(xu)數據(ju)積累得非常快，好的時(shi)(shi)序(xu)數據(ju)庫應(ying)具備(bei)超強(qiang)的水平擴展(zhan)能(neng)力。這是當前(qian)許多時(shi)(shi)序(xu)數據(ju)庫的弱(ruo)點，甚(shen)至最流行的時(shi)(shi)序(xu)數據(ju)庫 InfluxDB 也只有企業版具有可擴展(zhan)性。
支持 SQL
SQL 仍然是數(shu)據庫(ku)(ku)中(zhong)最流行(xing)的(de)查(cha)詢語言，它功能(neng)強大、速(su)度(du)快，為眾多程(cheng)序(xu)員所喜愛。但諸如 InfluxDB、Prometheus、OpenTSDB 等(deng)眾多時(shi)序(xu)數(shu)據庫(ku)(ku)，都設(she)置(zhi)了自己的(de)查(cha)詢語言，并沒有使用 SQL，這就增(zeng)加了學習門檻和應(ying)用程(cheng)序(xu)遷移成(cheng)本。不(bu)同(tong)的(de)是，TDengine 和 TimescaleDB 都保留了 SQL 作為查(cha)詢語言，因(yin)此這一類時(shi)序(xu)數(shu)據庫(ku)(ku)也更易上手(shou)。
豐富的生態系統
為了(le)便于用(yong)戶快速開發自己(ji)的(de)應(ying)用(yong)，優秀(xiu)的(de)時(shi)序(xu)數據(ju)庫應(ying)該提供(gong)豐富的(de)生態接口(kou)，除(chu)了(le)提供(gong)符合 RESTful 設計標(biao)準(zhun)的(de) API 外，還應(ying)該提供(gong)主流編程(cheng)語言的(de)連接器，并支持各種可視化軟件和 BI 工具的(de)無縫(feng)集成。
云原生
云(yun)是未來，數據(ju)(ju)庫(ku)(ku)也一(yi)定會走向云(yun)原生（Cloud Native）。云(yun)原生數據(ju)(ju)庫(ku)(ku)提供(gong)了按照實際使用(yong)資(zi)源(yuan)量來計(ji)費(fei)的(de)(de)能力，以降低運營(ying)成本(ben)。此外，它提供(gong)了快(kuai)速開(kai)發原型、研發、測試以及部署(shu)新(xin)(xin)的(de)(de)應用(yong)的(de)(de)能力，可以大大縮短新(xin)(xin)的(de)(de)應用(yong)從設計(ji)開(kai)發到進(jin)入(ru)市場的(de)(de)時間(jian)。因此，一(yi)定要選(xuan)擇(ze)云(yun)原生，而不只是能在(zai)云(yun)上運行的(de)(de)數據(ju)(ju)庫(ku)(ku)。
極簡
時序數據處理需要的不僅僅是存儲和分析。在典型的時序數據處理平臺中，TSDB 總是(shi)與(yu)流處(chu)理(li)、緩(huan)存、數據(ju)訂閱和(he)其他工具集成(cheng)(cheng)在(zai)一起，這(zhe)使得系統(tong)設(she)計復雜且(qie)難以維護。此外，它還需(xu)(xu)要(yao)(yao)消耗更(geng)多的計算和(he)存儲資源。因此，我們需(xu)(xu)要(yao)(yao)選(xuan)擇一款構(gou)建了自己的緩(huan)存、流計算和(he)數據(ju)訂閱功能的極簡時(shi)序數據(ju)處(chu)理(li)平臺，來降低系統(tong)的復雜度和(he)成(cheng)(cheng)本。
能夠處理亂序數據
一些(xie)時序數(shu)(shu)(shu)據(ju)庫(ku)無法處理(li)亂序數(shu)(shu)(shu)據(ju)，只(zhi)能丟(diu)棄，比如 Prometheus。如果(guo)你有需要(yao)處理(li)亂序數(shu)(shu)(shu)據(ju)的(de)場景（比如網絡波動或弱網條(tiao)件下，數(shu)(shu)(shu)據(ju)插入(ru)請求會有所延遲(chi)，又或者需要(yao)批量(liang)補入(ru)數(shu)(shu)(shu)據(ju)），這就需要(yao)選(xuan)擇能解決(jue)亂序寫入(ru)的(de)時序數(shu)(shu)(shu)據(ju)庫(ku)。
輕量級
在(zai)有些情況下，在(zai)邊緣側，你可能無法部署大型(xing)系統，這(zhe)時(shi)就需要選(xuan)擇一個輕量級、極簡(jian)的時(shi)序數據庫解決方案。
可觀測性
在諸多行業的(de)(de)物聯(lian)網、大數(shu)據場(chang)景下，數(shu)據監控(kong)(kong)都有著(zhu)極(ji)其(qi)重要的(de)(de)作(zuo)用，通(tong)過數(shu)據指標我們可(ke)以對業務進行監督(du)和控(kong)(kong)制，以便(bian)實(shi)現準確(que)的(de)(de)監控(kong)(kong)報警和業務預測(ce)。因此，優秀(xiu)的(de)(de)時序數(shu)據庫解決方案應具(ju)備可(ke)觀測(ce)性，并(bing)能與(yu) Grafana、Promethues、Telegraf 等流行的(de)(de)工(gong)具(ju)集(ji)成(cheng)。
從上述(shu)十(shi)大(da)標準出(chu)發，加(jia)上模擬業務環境進行一番調(diao)研測試，一定能選出(chu)適(shi)合您業務場景(jing)數據處理需求(qiu)的時序數據庫。
TDengine 是一款開源、高性能(neng)、云原生的，且針對物聯(lian)(lian)網(wang)(wang)、車聯(lian)(lian)網(wang)(wang)、工業互聯(lian)(lian)網(wang)(wang)、金(jin)融、IT 運維等場景(jing)進行了設計優化和技術創新。TDengine 的代碼(ma)，包括(kuo)集群功能(neng)，都已經在(zai) GNU AGPL v3.0 下(xia)進行了開源。除(chu)核心的時序(xu)數(shu)據庫功能(neng)外，其還提供、、等其他功能(neng)以(yi)降低系統復雜度及研發(fa)和運維成本。
TDengine 的(de)部署極(ji)其(qi)簡單，為方便使用(yong)，標準的(de)服務端(duan)安裝(zhuang)包包含(han)了(le) taosd、taosAdapter、taosc、taos、taosdump、taosBenchmark、TDinsight 安裝(zhuang)腳(jiao)本和示例(li)代碼。您可以免費、輕松地部署及運(yun)行。
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