InfluxDB 与 QuestDB 对比

InfluxDB 概述

InfluxDB 是一款高性能时序数据库，能够存储任何形式的时序数据，例如指标、事件、日志和追踪。InfluxDB 由 InfluxData 开发，于 2013 年首次发布。InfluxDB 是一款用 Go 编写的开源数据库，专注于性能、可扩展性和开发者生产力。该数据库针对大规模处理时序数据进行了优化，使其成为监控性能指标、物联网数据和实时分析等用例的热门选择。

InfluxDB 3.0 是 InfluxDB 的最新版本，目前在 InfluxDB Cloud Serverless 和 InfluxDB Cloud Dedicated 中可用。它使用 Rust 构建，Rust 是一种现代编程语言，专为性能、安全性和内存管理而设计。InfluxDB 还具有解耦架构，允许计算和存储独立扩展。InfluxDB 3.0 为 SQL 和 InfluxQL（自定义类 SQL 查询语言，增加了对基于时间的函数的支持）提供查询支持。

QuestDB 概述

QuestDB 是一款开源关系型列式数据库，专为时序和事件数据而设计。它结合了高性能摄取功能和 SQL 分析，使其成为管理和分析大量基于时间的数据的强大工具。QuestDB 解决了处理高吞吐量的挑战，并提供了一种通过 SQL 查询分析摄取数据的简单方法。它非常适合金融市场数据和应用程序指标等用例。

InfluxDB 用于时序数据

InfluxDB 专为时序数据而设计，使其非常适合涉及随时间推移跟踪和分析数据点的应用程序。在数据以高吞吐量持续写入，而用户还需要能够在摄取后快速查询数据以用于监控和实时分析用例的场景中，它表现出色。

QuestDB 用于时序数据

QuestDB 在管理和分析时序数据方面表现出色。凭借其高性能的摄取功能，它可以处理高数据吞吐量，使其适用于实时数据摄取场景。QuestDB 的时序 SQL 扩展使用户能够执行实时分析，并从其带时间戳的数据中获得有价值的见解。无论是金融市场数据还是应用程序指标，QuestDB 都通过其快速的 SQL 查询和操作简易性简化了摄取和分析时序数据的过程。

InfluxDB 关键概念

• 列式存储：InfluxDB 以列式格式存储数据，使用 Parquet 进行持久文件存储，并使用 Apache Arrow 作为数据的内存表示。列式存储可以实现更好的数据压缩和更快的分析工作负载查询。
• 数据模型：InfluxDB 数据模型对于任何使用过其他数据库系统的人来说都很熟悉。在最高层是存储桶，这与其他系统称为数据库的概念类似。InfluxDB 测量值与表同义。测量的特定数据点包含标签和值。标签用作查询数据的主键的一部分，应用于标识查询期间用于过滤的信息。InfluxDB 是无模式的，因此可以添加新字段，而无需迁移或修改模式。
• 集成：InfluxDB 的构建旨在灵活且适合您应用程序的架构。其中一个关键方面是 InfluxDB 使读取和写入数据变得容易的多种方式。首先，所有数据库功能都可以通过 HTTP API 或 InfluxDB CLI 访问。对于写入数据，InfluxDB 创建了 Telegraf，这是一款可以通过插件从数百个不同来源收集数据并将数据写入 InfluxDB 的工具。客户端库也适用于最流行的编程语言，以允许写入和查询数据。
• 解耦架构：InfluxDB 3.0 具有解耦架构，允许查询计算、数据摄取和存储独立扩展。这使 InfluxDB 可以针对您的用例进行微调，并显着节省成本。
• 查询语言：可以使用标准 SQL 或 InfluxQL（一种 SQL 方言，其中包含许多对处理时序数据有用的专用函数）查询 InfluxDB。
• 保留策略：InfluxDB 允许您定义保留策略，这些策略确定数据在被自动删除之前存储多长时间。这对于管理大容量时序数据的存储非常有用。

QuestDB 关键概念

• 时序：QuestDB 专注于时序数据，该数据表示按时间索引的数据点。它经过优化，可以高效地存储和处理带时间戳的数据。
• 列式导向：QuestDB 采用列式导向存储格式，其中数据按列而不是按行组织和存储。这种格式可以实现高效的压缩和更快的查询性能。
• SQL 扩展：QuestDB 使用专门为时序数据量身定制的功能扩展了 SQL 语言。这些扩展促进了实时分析，并允许用户利用熟悉的 SQL 构造来查询基于时间的数据。

InfluxDB 架构

从高层次来看，InfluxDB 的架构旨在优化时序数据的存储和查询性能。InfluxDB 的确切架构会因版本和部署 InfluxDB 的方式而略有不同。

InfluxDB 3.0 的架构可以分解为四个关键组件，这些组件几乎彼此独立运行，从而使 InfluxDB 在配置方面非常灵活。这些组件是数据摄取、数据查询、数据压缩和垃圾回收。数据通过摄取器写入，延迟为毫秒级。数据查询器几乎可以立即查询这些数据，同时压缩器在后台获取新写入的数据文件并将它们合并为更大的文件，这些文件将发送到对象存储。垃圾回收器负责数据保留和空间回收，方法是安排数据的软删除和硬删除。

InfluxDB 架构的关键部分是摄取和查询组件的分离，这允许每个组件根据当前的写入和查询工作负载独立扩展。查询器能够无缝地从摄取器以及对象存储中提取最近写入的数据，这使得数据可以廉价存储，而不会增加查询延迟。

QuestDB 架构

QuestDB 遵循混合架构，该架构结合了列式数据库和行式数据库的功能。它利用列式导向存储格式来实现高效的压缩和查询性能，同时保留了使用 SQL 功能处理关系数据的能力。QuestDB 同时支持 SQL 和类 NoSQL 功能，为用户在数据建模和查询方法方面提供了灵活性。该数据库由多个组件组成，包括摄取引擎、存储引擎和查询引擎，它们协同工作以确保高性能的数据摄取和检索。