Elasticsearch 与 TDengine

Elasticsearch 概述

Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，构建于 Apache Lucene 之上。它于 2010 年首次发布，并因其可扩展性、近乎实时的搜索功能和易用性而广受欢迎。Elasticsearch 旨在处理各种数据类型，包括结构化、非结构化和基于时间的数据。它通常与 Elastic Stack 中的其他工具结合使用，例如用于数据摄取的 Logstash 和用于数据可视化的 Kibana。

TDengine 概述

TDengine 是一款高性能开源时序数据库，旨在高效处理海量时序数据。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，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，提供高性能、易于使用的 SQL 查询和灵活的数据建模功能。

Elasticsearch 用于时序数据

得益于其分布式架构、近乎实时的搜索功能和对聚合的支持，Elasticsearch 可用于时序数据存储和分析。然而，与专门的时序数据库相比，它可能没有针对时序数据进行优化。尽管如此，Elasticsearch 仍广泛用于日志和事件数据存储和分析，这些数据可以被视为时序数据。

TDengine 用于时序数据

TDengine 从一开始就被设计为时序数据库，因此它非常适合大多数大量涉及存储和分析时序数据的用例。

Elasticsearch 关键概念

• 倒排索引：Elasticsearch 使用的数据结构，用于实现快速高效的全文搜索。
• 集群：一组 Elasticsearch 节点，协同工作以分配数据和处理任务。
• 分片：Elasticsearch 索引的分区，允许数据分布在多个节点上，以提高性能和容错能力。

TDengine 关键概念

• 超级表：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。
• 子表：基于超级表创建的表，继承其模式。子表可以有额外的标签，用于分类和查询。
• 标签：一种元数据属性，用于在超级表中对子表进行分类和筛选。标签已索引并针对高效查询进行了优化。

Elasticsearch 架构

Elasticsearch 是一款分布式、RESTful 搜索和分析引擎，它使用无模式的 JSON 文档数据模型。它构建于 Apache Lucene 之上，并为索引、搜索和分析数据提供高级 API。Elasticsearch 的架构设计为水平可扩展，数据分布在集群中的多个节点上。数据使用倒排索引进行索引，从而实现快速高效的全文搜索。

TDengine 架构

TDengine 使用云原生架构，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。