InfluxDB 在时序工作负载中比 MongoDB 快 5 倍
作者：Chris Churilo / 产品，用例
2022 年 11 月 17 日
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本文于 2022 年 11 月 17 日更新，包含 InfluxDB v1.8.10 和 MongoDB v5.0.6 的最新基准测试结果。为了提供最新的发现，本文定期更新最新的基准数据。
InfluxData 过去几个月经常收到开发者和架构师等人的常见问题，“InfluxDB 与 MongoDB 在时序工作负载中如何比较？”这个问题可能由几个原因引起。首先，如果他们正在进行一个全新的项目，正在进行评估几个解决方案的尽职调查，这有助于创建他们的比较网格。其次，他们可能已经在现有应用程序中使用 MongoDB 进行数据摄取，但现在他们想看看他们如何可以将指标收集集成到他们的系统中，并相信可能有一个比 MongoDB 更好的解决方案来完成这项任务。
在过去几周中，我们着手比较 InfluxDB 和 MongoDB 在常见时序工作负载中的性能和功能，特别关注数据摄取速率、磁盘数据压缩和查询性能。InfluxDB 在所有三个测试中都优于 MongoDB，具有 1.9 倍更大的写入吞吐量，同时使用 7.3 倍更少的磁盘空间，并且在查询速度方面提供了 5 倍更高的性能。
要阅读基准测试和方法的完整细节，请下载“基准测试 InfluxDB 与 MongoDB 的时序数据与指标管理”技术论文或观看录制的网络研讨会。
我们的主要目标是创建一个一致、最新的比较，反映 InfluxDB 和 MongoDB 的最新发展，并涵盖其他数据库和时序解决方案。我们将定期重新运行这些基准测试，并使用我们的发现更新详细的技术论文。所有这些基准测试的代码都可在 Github 上找到。请随意在该存储库中提出问题或发送拉取请求，或者如果您有任何问题、评论或建议。
现在，让我们来看看结果…
测试版本
InfluxDB v1.8.10
InfluxDB 是一个用 Go 编写的开源时序数据库。其核心是一个定制的存储引擎，称为时间结构合并（TSM）树，该树针对时序数据进行了优化。由一个名为InfluxQL的定制的类似 SQL 查询语言控制，InfluxDB 提供了开箱即用的跨时间范围数学和统计函数支持，非常适合自定义监控和指标收集、实时分析和物联网及传感器数据工作负载。
MongoDB v5.0.6
MongoDB 是一个用 C 和 C++ 编写的开源、文档型数据库，通常被称为 NoSQL 数据库。尽管它通常不被视为真正的时序数据库 本身，但它的创建者经常推广它用于 时序工作负载。它提供了时间戳和分桶等建模原语，使用户能够存储和查询时序数据。
关于基准测试
在构建代表性的基准测试套件时，我们确定了用于处理时序数据最常见的评估特性。我们查看了三个维度的性能
- 数据摄入性能 - 以每秒的值来衡量
- 磁盘存储需求 - 以字节来衡量
- 平均查询响应时间 - 以毫秒来衡量
关于数据集
对于这个基准测试，我们关注了一个模拟常见的DevOps监控和指标用例的数据集，其中一组服务器定期以固定的时间间隔报告系统和应用程序指标。我们每10秒从9个子系统（CPU、内存、磁盘、磁盘I/O、内核、网络、Redis、PostgreSQL和Nginx）中采样100个值。对于关键比较，我们查看代表100台服务器在6小时内的数据集，这代表了一个相对适度的部署。
- 服务器数量：100
- 每台服务器测量的值：100
- 测量间隔：10s
- 数据集持续时间（s）：24h
- 数据集中总值：每天86M
这仅是整个基准套件的一个子集，但是一个代表性的例子。如果您对更多细节感兴趣，您可以在GitHub上了解更多关于测试方法的信息。
写入性能
InfluxDB在数据摄入方面比MongoDB快1.9倍。
磁盘压缩
InfluxDB通过提供7.3倍更好的压缩率优于MongoDB。
查询性能
InfluxDB在查询速度方面比MongoDB快5倍。
总结
基准测试和产生的数据表明，InfluxDB在数据摄入和磁盘存储方面明显优于MongoDB。具体来说
- InfluxDB在数据摄入方面比MongoDB快1.9倍
- InfluxDB通过提供7.3倍更好的压缩率优于MongoDB
- InfluxDB通过提供5倍更好的查询性能优于MongoDB
还要注意的是，将MongoDB配置为与时间序列数据一起使用并不简单。它需要提前决定如何结构您的集合和数据类型，这可能非常耗时，并将长期影响您如何与数据交互以及可以运行的查询类型。另一方面，InfluxDB无需额外配置即可直接用于时间序列工作负载。
总之，我们强烈建议开发人员和架构师自行运行这些基准测试，以独立验证其硬件和数据集上的结果。然而，对于那些寻找一个有效起点，希望了解哪种技术将提供更好的时间序列数据摄入、压缩和查询性能“开箱即用”的人，InfluxDB在多个维度上都是明显的赢家，尤其是在数据集变得更大且系统运行时间更长的情况下。
接下来是什么？
- 下载详细的技术论文：“InfluxDB与MongoDB的时间序列数据、指标与管理基准测试”。
- 查看配套网络研讨会视频回放。
- 下载并开始使用InfluxDB。
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