Elasticsearch 与 OpenTSDB 对比

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、近实时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 Logstash 用于数据摄取，Kibana 用于数据可视化。

OpenTSDB 概述

OpenTSDB（开放时序数据库）是一个开源、分布式且可扩展的时序数据库，构建于 NoSQL 数据库 Apache HBase 之上。OpenTSDB 旨在解决对存储和处理来自各种来源（如物联网设备、传感器和监控系统）生成的大量时序数据的日益增长的需求。它最初由 StumbleUpon 于 2010 年开发，后来成为一个独立的项目，拥有活跃的贡献者社区。

Elasticsearch 用于时序数据

Elasticsearch 可用于时序数据存储和分析，这得益于其分布式架构、近实时搜索能力以及对聚合的支持。但是，它可能不如专门的时序数据库那样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。

OpenTSDB 用于时序数据

OpenTSDB 专为时序数据存储和分析而设计，使其成为管理大规模时序数据集的理想选择。它的架构实现了高写入和查询性能，并且可以以最少的资源消耗处理每秒数百万个数据点。OpenTSDB 灵活的查询功能允许用户有效地对时序数据执行复杂分析。

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。

OpenTSDB 关键概念

• 数据点：时间序列中的单个测量值，包含时间戳、指标、值和关联标签。
• 指标：一个命名值，表示系统的特定方面，例如 CPU 使用率或温度。
• 标签：与数据点关联的键值对，提供元数据并帮助分类和查询数据。

Elasticsearch 架构

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

OpenTSDB 架构

OpenTSDB 构建于分布式且可扩展的 NoSQL 数据库 Apache HBase 之上，并依靠其架构进行数据存储和管理。OpenTSDB 将时序数据存储在 HBase 表中，数据点按指标、时间戳和标签组织。该数据库使用无模式数据模型，这在添加新指标和标签时提供了灵活性。OpenTSDB 架构还支持通过将数据分布在多个 HBase 节点上来实现水平扩展。