Elasticsearch 与 TimescaleDB

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，此后因其可扩展性、近乎实时的搜索能力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。

TimescaleDB 概述

TimescaleDB 是一个开源时间序列数据库，构建于 PostgreSQL 之上。它的创建是为了解决管理时间序列数据的挑战，例如可扩展性、查询性能和数据保留策略。TimescaleDB 于 2017 年首次发布，此后因其 PostgreSQL 兼容性、性能优化和灵活的数据保留策略而成为存储和分析时间序列数据的热门选择。

Elasticsearch 用于时间序列数据

Elasticsearch 可用于时间序列数据存储和分析，这要归功于其分布式架构、近乎实时的搜索能力以及对聚合的支持。但是，对于时间序列数据而言，它可能不如专用时间序列数据库那样优化。尽管如此，Elasticsearch 仍广泛用于日志和事件数据存储和分析，这可以被视为时间序列数据。

TimescaleDB 用于时间序列数据

TimescaleDB 专为时间序列数据而设计，使其成为存储和查询此类数据的自然选择。它为时间序列数据管理提供了多个优势，例如水平可扩展性、列式存储和保留策略支持。但是，TimescaleDB 可能不是所有时间序列用例的最佳选择。一个示例是，如果应用程序需要非常高的写入吞吐量或实时分析，则其他专用时间序列数据库（如 InfluxDB）可能更适合。

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，它们协同工作以分布数据和处理任务。
• 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。

TimescaleDB 关键概念

• 超表：超表是一个分布式表，按时间以及可能的其他维度（例如设备 ID 或位置）进行分区。它是 TimescaleDB 中存储时间序列数据的主要抽象，旨在跨多个节点水平扩展。
• 数据块：数据块是超表的分区，包含超表数据的子集。数据块由 TimescaleDB 根据指定的时间间隔自动创建，并且可以单独压缩、索引和备份，以获得更好的性能和数据管理。
• 分布式超表：对于大规模部署，TimescaleDB 支持分布式超表，这些超表跨多个节点分区数据，以提高查询性能和容错能力。

Elasticsearch 架构

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 搜索和分析引擎，它使用无模式 JSON 文档数据模型。它构建于 Apache Lucene 之上，并提供了一个高级 API，用于索引、搜索和分析数据。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，这实现了快速高效的全文搜索。

TimescaleDB 架构

TimescaleDB 是一个基于 PostgreSQL 构建的扩展，继承了其关系数据模型和 SQL 支持。但是，TimescaleDB 使用自定义数据结构和针对时间序列数据的优化（例如超表和数据块）扩展了 PostgreSQL。