DataBend 与 TDengine 对比

DataBend 概览

DataBend 是一个开源的云原生数据处理和分析平台，旨在为大数据工作负载提供高性能、高性价比和可扩展的解决方案。该项目由开发人员、研究人员和行业专业人士组成的社区推动，旨在创建一个统一的数据处理平台，该平台结合了批处理和流处理能力以及高级分析功能。DataBend 的灵活架构允许用户构建广泛的应用，从实时分析到大规模数据仓库。

TDengine 概览

TDengine 是一个高性能的开源时间序列数据库，旨在高效处理海量时间序列数据。它由涛思数据于 2017 年创建，专为物联网 (IoT)、工业物联网和 IT 基础设施监控用例而设计。TDengine 具有独特的混合架构，它结合了关系数据库和 NoSQL 数据库的优势，提供高性能、易于使用的 SQL 查询以及灵活的数据建模功能。

DataBend 用于时间序列数据

DataBend 的架构和处理能力使其成为处理时间序列数据的合适选择。它对批处理和流数据处理的支持允许用户大规模地摄取、存储和分析时间序列数据。此外，DataBend 与 Apache Arrow 的集成及其强大的查询执行框架实现了对时间序列数据的高效查询和分析，使其成为需要实时洞察和分析的应用程序的多功能选择。

TDengine 用于时间序列数据

TDengine 从一开始就被设计为时间序列数据库，因此它将非常适合大多数大量涉及存储和分析时间序列数据的用例。

DataBend 关键概念

• DataFusion：DataFusion 是 DataBend 的核心组件，提供了一个可扩展的查询执行框架，支持基于 SQL 和 DataFrame 的查询 API。
• Ballista：Ballista 是 DataBend 内的分布式计算平台，构建在 DataFusion 之上，可以高效且可扩展地执行大规模数据处理任务。
• Arrow：DataBend 利用 Apache Arrow（一种内存中的列式数据格式）来实现组件之间的高效数据交换并优化查询性能。

TDengine 关键概念

• Super Table：用于创建具有相同模式的多个表的模板。它类似于其他一些数据库中的表继承概念。
• Sub Table：基于 Super Table 创建的表，继承了其模式。Sub Table 可以具有额外的标签，用于分类和查询目的。
• Tag：一种元数据属性，用于在 Super Table 中对 Sub Table 进行分类和筛选。标签被索引并针对高效查询进行了优化。

DataBend 架构

DataBend 构建在云原生分布式架构之上，该架构支持 NoSQL 和类似 SQL 的查询功能。其模块化设计允许用户根据其特定用例和需求选择和组合组件。DataBend 架构的核心组件包括 DataFusion、Ballista 和存储层。DataFusion 负责查询执行和优化，而 Ballista 支持大规模数据处理任务的分布式计算。DataBend 中的存储层可以配置为与各种存储后端一起工作，例如对象存储或分布式文件系统。

TDengine 架构

TDengine 使用云原生架构，该架构结合了关系数据库（支持 SQL 查询）和 NoSQL 数据库（可扩展性和灵活性）的优势。