InfluxDB 与 Redis

InfluxDB 概览

InfluxDB 是一个高性能时间序列数据库，能够存储任何形式的时间序列数据，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间序列数据进行了优化，使其成为涉及监控性能指标、物联网数据和实时分析的用例的热门选择。

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 是一种为性能、安全性和内存管理而设计的现代编程语言。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。

Redis 概览

Redis，即远程字典服务器（Remote Dictionary Server），是一个开源的内存数据结构存储，可以用作数据库、缓存和消息代理。它由 Salvatore Sanfilippo 于 2009 年创建，并因其高性能和灵活性而广受欢迎。Redis 支持各种数据结构，例如字符串、哈希、列表、集合、带有范围查询的排序集合、位图、HyperLogLog 以及带有半径查询的地理空间索引。

InfluxDB 用于时间序列数据

InfluxDB 专为时间序列数据设计，使其非常适合涉及随时间跟踪和分析数据点的应用程序。它擅长数据以高容量持续写入的场景，同时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。

Redis 用于时间序列数据

Redis 有一个专门用于处理时间序列数据的模块，称为 RedisTimeSeries。RedisTimeSeries 提供诸如降采样、数据保留策略以及 Redis 中时间序列数据的专用查询等功能。作为内存数据库，Redis 在读取和写入时间序列数据方面将非常快速，但由于 RAM 的成本高于磁盘，使用 Redis 可能会变得昂贵，具体取决于您的数据集大小。如果您的用例不需要极快的响应时间，那么选择更传统的时间序列数据库可以节省资金。

InfluxDB 关键概念

• 列式存储：InfluxDB 以面向列的格式存储数据，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。在最高级别是存储桶，这类似于其他系统所谓的数据库。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，应将其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 的构建旨在灵活并适应您的应用程序架构。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，可以通过 HTTP API 或 InfluxDB CLI 访问所有数据库功能。为了写入数据，InfluxDB 创建了 Telegraf，这是一种工具，可以通过插件从数百个不同的来源收集数据并将数据写入 InfluxDB。客户端库也可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。这允许针对您的用例微调 InfluxDB，并显着节省成本。
• 查询语言：可以使用标准 SQL 或 InfluxQL 查询 InfluxDB，InfluxQL 是一种 SQL 方言，具有许多专门用于处理时间序列数据的函数。
• 保留策略：InfluxDB 允许您定义保留策略，该策略确定数据在被自动删除之前存储多长时间。这对于管理大量时间序列数据的存储非常有用。

Redis 关键概念

• 内存存储：Redis 将数据存储在内存中，与基于磁盘的数据库相比，可以更快地访问和操作数据。
• 数据结构：Redis 支持广泛的数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合等，这些结构在如何建模和存储数据方面提供了灵活性。
• 持久性：Redis 提供可选的数据持久性，允许将数据定期保存到磁盘或写入日志以实现持久性。
• 发布/订阅：Redis 提供发布/订阅消息传递系统，实现客户端之间的实时通信，而无需集中式消息代理。

InfluxDB 架构

在高层次上，InfluxDB 的架构旨在优化时间序列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。数据通过摄取器以毫秒级延迟写入。数据查询器几乎可以立即查询此数据，同时在后台，压缩器获取新写入的数据文件，并将它们组合成更大的文件，这些文件将被发送到对象存储。垃圾回收器负责数据保留和空间回收，方法是调度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，这使得可以廉价地存储数据，而不会增加查询延迟。

Redis 架构

Redis 是一个 NoSQL 数据库，它使用键值数据模型，其中每个键都与一个值相关联，该值存储为 Redis 支持的数据结构之一。该数据库是单线程的，这简化了其内部架构并减少了争用。Redis 可以部署为独立服务器、集群或主-副本设置，以实现可扩展性和高可用性。Redis 集群模式自动跨多个节点分片数据，从而提供数据分区和容错能力。