MongoDB vs TimescaleDB

MongoDB 概述

MongoDB 是一个流行的开源 NoSQL 数据库，于 2009 年推出。MongoDB 旨在处理大量非结构化和半结构化数据，提供灵活的、无模式的数据模型、水平可扩展性和高性能。其易用性、基于 JSON 的文档存储以及对各种编程语言的支持促成了其在各个行业和应用程序中的广泛采用。

TimescaleDB 概述

TimescaleDB 是一个构建在 PostgreSQL 之上的开源时间序列数据库。它的创建是为了解决管理时间序列数据的挑战，如可扩展性、查询性能和数据保留策略。TimescaleDB 于 2017 年首次发布，由于其 PostgreSQL 兼容性、性能优化和灵活的数据保留策略，此后已成为存储和分析时间序列数据的流行选择。

用于时间序列数据的 MongoDB

虽然 MongoDB 是一个通用 NoSQL 数据库，但它可用于存储和处理时间序列数据。MongoDB 灵活的数据模型允许轻松适应时间序列数据不断发展的结构，例如添加新指标或修改现有指标。MongoDB 提供对生存时间 (TTL) 索引的内置支持，该索引会在指定时间段后自动过期旧数据，使其适用于管理具有有限存储容量的大量时间序列数据。MongoDB 最近还为时间序列用例添加了自定义列式存储引擎和时间序列集合，旨在提高默认 MongoDB 存储引擎在数据压缩和查询性能方面的性能。

用于时间序列数据的 TimescaleDB

TimescaleDB 专为时间序列数据而设计，使其成为存储和查询此类数据的自然选择。它为时间序列数据管理提供了几个优势，如水平可扩展性、列式存储和保留策略支持。但是，TimescaleDB 可能不是所有时间序列用例的最佳选择。一个示例是，如果应用程序需要非常高的写入吞吐量或实时分析，则其他专门的时间序列数据库（如 InfluxDB）可能更适合。

MongoDB 关键概念

以下是一些特定于 MongoDB 的关键术语和概念

• 数据库：MongoDB 数据库是集合的容器，集合是相关文档的组。
• 集合：MongoDB 中的集合类似于关系数据库中的表，用于保存一组文档。
• 文档：MongoDB 中的文档是单个记录，以类似 JSON 的格式 BSON（二进制 JSON）存储。集合中的文档可以具有不同的结构。
• 字段：字段是文档中的键值对，类似于关系数据库中的属性或列。
• 索引：MongoDB 中的索引是一种数据结构，可提高集合中特定字段的查询性能。

TimescaleDB 关键概念

• 超表：超表是一个分布式表，按时间和可能的其他维度（如设备 ID 或位置）进行分区。它是 TimescaleDB 中存储时间序列数据的主要抽象，旨在跨多个节点水平扩展。
• 块：块是超表的分区，包含超表数据的一个子集。块由 TimescaleDB 根据指定的时间间隔自动创建，并且可以单独压缩、索引和备份，以获得更好的性能和数据管理。
• 分布式超表：对于大规模部署，TimescaleDB 支持分布式超表，它跨多个节点对数据进行分区，以提高查询性能和容错能力。

MongoDB 架构

MongoDB 的架构以其灵活的、基于文档的数据模型为中心。作为 NoSQL 数据库，MongoDB 支持无模式结构，该结构允许存储和查询不同的数据类型，如嵌套数组和文档。MongoDB 可以部署为独立服务器、副本集或分片集群。副本集通过自动故障转移和数据冗余提供高可用性，而分片集群通过基于分片键在多个服务器之间分发数据来实现水平扩展和负载均衡。

TimescaleDB 架构

TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 之上的扩展，继承了其关系数据模型和 SQL 支持。但是，TimescaleDB 使用自定义数据结构和时间序列数据优化（如超表和块）扩展了 PostgreSQL。