M3 与 TDengine 对比

M3 概览

M3 是一个完全用 Go 编写的分布式时序数据库。它旨在收集大量的监控时序数据，以水平可扩展的方式分发存储，并有效利用硬件资源。M3 最初由 Uber 开发，作为 Prometheus 和 Graphite 的可扩展远程存储后端，后来开源以供更广泛使用。

TDengine 概览

TDengine 是一款高性能开源时序数据库，旨在高效处理海量时序数据。它由涛思数据于 2017 年创建，专门为物联网 (IoT)、工业物联网和 IT 基础设施监控用例而设计。TDengine 具有独特的混合架构，结合了关系数据库和 NoSQL 数据库的优势，提供高性能、易于使用的 SQL 查询以及灵活的数据建模功能。

M3 用于时序数据

M3 专为时序数据而设计。它是一个分布式且可扩展的时序数据库，针对处理大量高分辨率数据点进行了优化，使其成为存储、查询和分析时序数据的理想解决方案。

M3 的架构侧重于提供快速高效的查询功能，以及高摄取率，这对于处理时序数据至关重要。其水平可扩展性和高可用性确保它可以处理大规模部署的需求，并在数据量增长时保持性能。

TDengine 用于时序数据

TDengine 从一开始就被设计为时序数据库，因此非常适合大多数大量涉及存储和分析时序数据的用例。

M3 关键概念

• 时序数据压缩：M3 能够压缩时序数据，从而显著节省内存和磁盘空间。它使用 M3TSZ 和 protobuf 编码两种压缩算法来实现高效数据压缩。
• 分片：M3 使用分配给物理节点的虚拟分片。时序键被哈希到一组固定的虚拟分片，从而实现无缝的水平扩展和节点管理。
• 一致性级别：M3 为读写操作以及集群连接操作提供可变的一致性级别。写入一致性级别包括 One（单个节点成功）、Majority（大多数节点成功）和 All（所有节点成功）。读取一致性级别为 One，对应于从单个节点读取

TDengine 关键概念

• 超级表：用于创建多个具有相同模式的表的模板。它类似于某些其他数据库中的表继承概念。
• 子表：基于超级表创建的表，继承其模式。子表可以有额外的标签，用于分类和查询。
• 标签：一种元数据属性，用于对超级表中的子表进行分类和筛选。标签经过索引和优化，可实现高效查询。

M3 架构

M3 旨在实现水平扩展并处理高数据吞吐量。M3 使用 fileset 文件作为长期存储的主要单元，存储压缩的时序值流。这些文件在块时间窗口变得不可访问后刷新到磁盘。M3 有一个提交日志，相当于其他数据库中的提交日志或预写日志，以确保数据完整性。客户端对等流负责从对等方获取块以进行引导。M3 还实施缓存策略，通过确定哪些刷新块保留在内存中来优化高效读取。

TDengine 架构

TDengine 使用云原生架构，结合了关系数据库（支持 SQL 查询）和 NoSQL 数据库（可扩展性和灵活性）的优势。