在查詢性能評估部分，我們使用場景一（只包含 4 天數據，這個修改與[7]中要求一致）和場景二作為基準數據集。在查詢性能評估之前，對于 TimescaleDB, 我們采用[7]中推薦配(pei)置，設置為(wei) 8 個 Chunk ，以(yi)確保其充分(fen)發揮查(cha)詢(xun)性(xing)能。在整個查(cha)詢(xun)對比中，TDengine 數(shu)據(ju)庫(ku)的(de)虛擬(ni)節點數(shu)量（vnodes）保持(chi)為(wei)默(mo)認的(de) 6 個，其他(ta)的(de)數(shu)據(ju)庫(ku)參數(shu)配(pei)置為(wei)默(mo)認值(zhi)。

1 4,000 devices × 10 metrics查詢性能對比

由于部分類型（分類標準參見[7] ）單次(ci)查詢響應(ying)時間非常短，為了(le)更(geng)加準確地(di)測量每個(ge)查詢場(chang)景的(de)(de)較為穩定的(de)(de)響應(ying)時間，我(wo)(wo)們將單個(ge)查詢運(yun)行次(ci)數提升到 5,000 次(ci)，然后使(shi)用(yong)  TSBS 自(zi)動統計并(bing)輸出結(jie)(jie)果，最后結(jie)(jie)果是 5,000 次(ci)查詢的(de)(de)算(suan)數平均值(zhi)，使(shi)用(yong)并(bing)發客(ke)戶端 Workers 數量為 8。首先(xian)我(wo)(wo)們提供場(chang)景二 （4,000 設備）的(de)(de)查詢性能對比結(jie)(jie)果。

表 1. 4,000 devices × 10 metrics（場景二）查詢性能對比表（單位： ms）

查詢分類		TDengine	TimescaleDB	TimescaleDB/TDengine
Simple Rollups	single-groupby-1-1-1	0.94	3.27	347.87%
	single-groupby-1-1-12	1.92	5.07	264.06%
	single-groupby-1-8-1	2.09	4.56	218.18%
	single-groupby-5-1-1	1.08	3.34	309.26%
	single-groupby-5-1-12	3.00	7.02	234.00%
	single-groupby-5-8-1	2.60	9.6	369.23%
Aggregates	cpu-max-all-1	1.30	5.54	426.15%
	cpu-max-all-8	3.36	23.72	705.95%
Double-Rollups	double-groupby-1	266.69	5467.91	2050.29%
	double-groupby-5	446.23	10984.63	2461.65%
	double-groupby-all	686.42	16660.7	2427.19%
Thresholds	high-cpu-1	2.23	4.05	181.61%
	high-cpu-all	3,508.00	4328.64	123.39%
Complex Queries	groupby-orderby-limit	1,527.02	12784.92	837.25%
	lastpoint	133.13	755.37	567.39%

下面(mian)我們對每(mei)個查詢結果做一定的分析說明：

由于 Simple Rollups 的整體(ti)查(cha)(cha)詢(xun)響應時(shi)間非常短，制約查(cha)(cha)詢(xun)響應時(shi)間主體(ti)因素(su)并不是(shi)(shi)查(cha)(cha)詢(xun)涉及的數據(ju)(ju)規模，即這種(zhong)類型(xing)查(cha)(cha)詢(xun)的瓶頸并不是(shi)(shi)數據(ju)(ju)規模。但是(shi)(shi) TDengine 仍然(ran)在所有類型(xing)的查(cha)(cha)詢(xun)響應時(shi)間上優于 TimescaleDB，具體(ti)的數值比(bi)較請參見表 1 中的詳(xiang)細數據(ju)(ju)表格。

在  Aggregates 類(lei)型(xing)的查(cha)詢中，我(wo)們看到 TDengine 查(cha)詢性能相比(bi)于 TimescaleDB 有比(bi)較大(da)的優勢，TDengine 在 cpu-max-all-8 查(cha)詢性能是(shi) TimescaleDB 的 6 倍。

在(zai) Double-rollups 類型查詢(xun)中(zhong)， TDengine 展現出巨大的性能(neng)優勢(shi)，其(qi)查詢(xun)響應時(shi)間來度量，double-groupby-5 和 double-groupby-all 的查詢(xun)性能(neng)是(shi) TimescaleDB 的 24 倍(bei)。

如圖 4、圖 5 所示(shi) threshold 類(lei)型的(de)查詢(xun)，TDengine 的(de)查詢(xun)響(xiang)應(ying)時間均(jun)顯(xian)著低于 TimescaleDB。在(zai) high-cpu-all 類(lei)型的(de)查詢(xun)上，TDengine 的(de)性能是 TimescaleDB 的(de) 1.23 倍。

對(dui)于 Complex-queries 類(lei)型的(de)查詢(xun)，TDengine 兩個查詢(xun)均大幅領先 TimescaleDB。在(zai) lastpoint 查詢(xun)中，查詢(xun)性(xing)(xing)能(neng)是 TimescaleDB 的(de) 5 倍(bei)。在(zai) groupby-orderby-limit 場景中查詢(xun)性(xing)(xing)能(neng)是 TimescaleDB的(de) 8 倍(bei)。在(zai)時間窗(chuang)口聚合的(de)查詢(xun)過程(cheng)中，TimescaleDB 針(zhen)對(dui)規模較大的(de)數據集其查詢(xun)性(xing)(xing)能(neng)不(bu)佳（double rollups 類(lei)型查詢(xun)），對(dui)于 groupby-orderby-limit 的(de)查詢(xun)，其性(xing)(xing)能(neng)上(shang)表現同(tong)樣不(bu)是太好(hao)。

2 資源開銷對比

由于部分查(cha)詢(xun)持續時間特別短(duan)，并不能完整(zheng)地看到(dao)查(cha)詢(xun)過程(cheng)中(zhong)(zhong)服務(wu)器(qi)的(de)(de) IO/CPU/網(wang)絡(luo)(luo)情況。我們針對(dui)(dui)場景二以(yi) Double rollups 類(lei)別中(zhong)(zhong)的(de)(de) double-groupby-5 查(cha)詢(xun)為(wei)例，執行(xing) 1,000 次查(cha)詢(xun)，記(ji)錄整(zheng)個(ge)(ge)過程(cheng)中(zhong)(zhong) TDengine、TimescaleDB 兩個(ge)(ge)軟件系(xi)統在查(cha)詢(xun)執行(xing)的(de)(de)整(zheng)個(ge)(ge)過程(cheng)中(zhong)(zhong)服務(wu)器(qi) CPU、內存、網(wang)絡(luo)(luo)的(de)(de)開銷進行(xing)對(dui)(dui)比。

如圖 7 可(ke)以看到，兩個系(xi)統(tong)在整個查(cha)詢(xun)過(guo)程(cheng)中 CPU 的(de)使(shi)用均較為平穩(wen)。TDengine 在查(cha)詢(xun)過(guo)程(cheng)中整體 CPU 占用約 80%, 使(shi)用的(de) CPU 資源最高，TimescaleDB 在查(cha)詢(xun)過(guo)程(cheng)中瞬時(shi) CPU 占用約 38%。由(you)于 TDengine 完成(cheng)全部查(cha)詢(xun)的(de)時(shi)間(jian)僅 TimescaleDB 1/20，雖然 CPU 穩(wen)定值是 TimescaleDB 的(de) 2 倍多，整體的(de) CPU 計算時(shi)間(jian)消耗只有(you)其(qi) 1/10 。

服務器內存狀況

如圖(tu) 8 所(suo)示，在整個查(cha)(cha)詢過程中(zhong)，TDengine 內存(cun)維持了(le)一(yi)個相(xiang)對平穩的(de)(de)狀態。TimescaleDB 在整個查(cha)(cha)詢過程中(zhong)內存(cun)呈現(xian)增加的(de)(de)狀態，查(cha)(cha)詢完(wan)成(cheng)后即恢復到初始狀態。

服務器網絡帶寬

圖 9 展示了(le)(le)查(cha)詢過程中(zhong)服務器端(duan)上行(xing)和(he)(he)下行(xing)的網絡帶(dai)寬(kuan)(kuan)情(qing)況，負(fu)載狀(zhuang)況基本(ben)上和(he)(he) CPU 狀(zhuang)況相似。TDengine 網絡帶(dai)寬(kuan)(kuan)開銷(xiao)(xiao)較(jiao)高，因(yin)為(wei)在最短(duan)的時間內就完成(cheng)了(le)(le)全部查(cha)詢，需要將查(cha)詢結果返(fan)回給客戶(hu)端(duan)。TimescaleDB 開銷(xiao)(xiao)較(jiao)低，但(dan)持續時間長。

3 100 devices × 10 metrics 查詢性能對比

對于場景一(100 devices x 10 metrics)，TSBS 的 15 個查(cha)詢對比結果如下：

表 2. Timescale 相對于 TDengine 查詢響應時間比率 (單位：ms)

查詢分類		TDengine	TimescaleDB	TimescaleDB/TDengine
Simple Rollups	single-groupby-1-1-1	0.91	2.93	321.98%
	single-groupby-1-1-12	1.83	4.87	266.12%
	single-groupby-1-8-1	2.09	4.30	205.74%
	single-groupby-5-1-1	1.03	3.19	309.71%
	single-groupby-5-1-12	2.94	6.38	217.01%
	single-groupby-5-8-1	2.63	5.91	224.71%
Aggregates	cpu-max-all-1	1.27	5.55	437.01%
	cpu-max-all-8	3.46	22.83	659.83%
Double-Rollups	double-groupby-1	7.79	116.66	1497.56%
	double-groupby-5	12.10	346.48	2863.47%
	double-groupby-all	17.31	489.04	2825.19%
Thresholds	high-cpu-1	2.05	3.92	191.22%
	high-cpu-all	96.75	104.68	108.20%
Complex Queries	groupby-orderby-limit	47.48	367.40	773.80%
	lastpoint	3.95	17.64	446.58%

如表 2 所示(shi)，在更小規模的(de)(de)數據(ju)集（100設備）上(shang)的(de)(de)查詢(xun)(xun)對比可以看到，整體上(shang) TDengine 同樣展現出極好的(de)(de)性能，在全(quan)部的(de)(de)查詢(xun)(xun)語句中全(quan)面(mian)優(you)于 TimescaleDB，部分查詢(xun)(xun)性能超過 TimescaleDB 28 倍。

>> TimescaleDB vs. TDengine 其他性能對比測試具體結果與分析

• 時序數據庫寫入性能對比：TimescaleDB vs. TDengine
• 時序數據庫磁盤空間占用對比：TimescaleDB vs. TDengine