InfluxDB 与 SQL Server

InfluxDB 概览

InfluxDB 是一个高性能时序数据库，能够存储任何形式的时序数据，例如指标、事件、日志和跟踪。InfluxDB 由 InfluxData 开发，于 2013 年首次发布。InfluxDB 是一个用 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 提供对 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）的查询支持。

SQL Server 概览

Microsoft SQL Server 是一个功能强大且广泛使用的关系数据库管理系统，由 Microsoft 开发。它最初于 1989 年发布，经过多年的发展，已成为各种规模企业最受欢迎的数据库系统之一。SQL Server 以其强大的性能、安全性以及易用性而闻名。它支持多种平台，包括 Windows、Linux 和容器，为不同的部署场景提供了灵活性。

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。它在数据以高容量持续写入，而用户还需要能够在摄取后快速查询该数据以进行 监控和实时分析 用例的场景中表现出色。

SQL Server 用于时序数据

虽然 Microsoft SQL Server 主要是一个关系数据库，但它确实通过各种功能和优化提供对时序数据的支持。时态表允许跟踪数据随时间的变化，从而提供了一种存储和查询历史数据的有效方法。索引和分区可以用来优化时序数据的存储和检索。但是，对于专门针对时序数据需要高写入或查询吞吐量的应用程序，SQL Server 可能不是最佳选择，因为专门的时序数据库提供更优化的解决方案，以及各种开发者生产力功能，可以加快大量使用时序数据的应用程序的开发时间。

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，并加快分析工作负载的查询速度。
• 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（buckets），它类似于其他系统所称的数据库。InfluxDB 测量（measurements）与表同义。测量的特定数据点包含标签（tags）和值（values）。标签用作查询数据的主键的一部分，应该用于识别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 使读写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 或使用 InfluxDB CLI 访问。为了写入数据，InfluxDB 创建了 Telegraf，这是一个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。这使得 InfluxDB 可以针对您的用例进行微调，并带来显著的成本节省。
• 查询语言：可以使用标准 SQL 或 InfluxQL（一种 SQL 方言，具有许多专门用于处理时序数据的函数）查询 InfluxDB。
• 保留策略：InfluxDB 允许您定义保留策略，该策略确定数据在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。

SQL Server 关键概念

• T-SQL：Transact-SQL，SQL 的扩展，它向标准 SQL 语言添加了过程式编程元素，例如循环、条件语句和错误处理。
• SSMS：SQL Server Management Studio，用于管理 SQL Server 实例、数据库和对象的集成环境。
• Always On：SQL Server 中的一套高可用性和灾难恢复功能，包括 Always On 可用性组和 Always On 故障转移群集实例。

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，这使得 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。垃圾回收器负责通过调度数据的软删除和硬删除来进行数据保留和空间回收。

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

SQL Server 架构

Microsoft SQL Server 是一个关系数据库，它使用 SQL 来查询和操作数据。它遵循客户端-服务器架构，数据库服务器托管数据并处理来自客户端的请求。SQL Server 通过 Azure SQL 数据库（Microsoft Azure 云中的托管服务产品）支持本地和基于云的部署。SQL Server 的架构包括数据库引擎等组件，数据库引擎处理数据存储和检索，以及用于报告、集成和分析的各种服务。