在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，为您的特定用例和数据模型选择哪种数据库具有最大的优势和最小的缺点是一项重要的决定。以下您将找到 MongoDB 和 OpenTSDB 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 MongoDB 和 OpenTSDB 在涉及时间序列数据的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于写入数据量大以及访问数据的查询模式。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
MongoDB 与 OpenTSDB 细分
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| 数据库模型 | 文档数据库 |
时间序列数据库 |
| 架构 | MongoDB 使用灵活的、类似 JSON 的文档模型来存储数据，这允许动态模式更改而无需停机。它支持即席查询、索引和实时聚合。MongoDB 可以部署为独立服务器、用于高可用性的副本集配置，或用于水平扩展的分片集群。它也可以作为名为 MongoDB Atlas 的托管云服务使用，该服务提供自动备份、监控和全球分发等附加功能。 |
OpenTSDB 可以部署在本地或云端，HBase 在分布式节点集群上运行。 |
| 许可证 | 社区版的 SSPL，其他版本的商业许可证 |
GNU LGPLv2.1 |
| 使用场景 | 内容管理系统、移动应用程序、实时分析、物联网数据管理、电子商务平台 |
监控、可观测性、物联网、日志数据存储 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分片、复制和自动负载均衡 |
使用 HBase 作为其存储后端，在多个节点之间水平扩展 |
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MongoDB 概览
MongoDB 是一款流行的开源 NoSQL 数据库，于 2009 年发布。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行各业和应用中的广泛采用。
OpenTSDB 概览
OpenTSDB (Open Time Series Database) 是一款开源、分布式且可扩展的时间序列数据库，构建于 Apache HBase（一款 NoSQL 数据库）之上。OpenTSDB 旨在满足日益增长的需求，即存储和处理由各种来源（例如物联网设备、传感器和监控系统）生成的大量时间序列数据。它最初由 StumbleUpon 于 2010 年开发，后来成为一个拥有活跃贡献者社区的独立项目。
用于时间序列数据的 MongoDB
虽然 MongoDB 是一款通用 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不断发展的时间序列数据结构，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，使其适用于管理存储容量有限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，旨在提高数据压缩和查询性能方面优于默认 MongoDB 存储引擎的性能。
用于时间序列数据的 OpenTSDB
OpenTSDB 专为时间序列数据存储和分析而设计，使其成为管理大规模时间序列数据集的理想选择。其架构实现了高写入和查询性能，并且可以以最小的资源消耗处理每秒数百万个数据点。OpenTSDB 灵活的查询功能允许用户有效地对时间序列数据执行复杂分析。
MongoDB 关键概念
一些特定于 MongoDB 的关键术语和概念包括
- 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（称为 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。
OpenTSDB 关键概念
- 数据点：时间上的单个测量值，包括时间戳、指标、值和关联标签。
- 指标：一个命名值，表示系统的特定方面，例如 CPU 使用率或温度。
- 标签：与数据点关联的键值对，提供元数据并帮助对数据进行分类和查询。
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，这允许存储和查询各种数据类型，例如嵌套数组和文档。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台服务器之间分配数据来实现水平扩展和负载均衡。
OpenTSDB 架构
OpenTSDB 构建于 Apache HBase（一款分布式且可扩展的 NoSQL 数据库）之上，并依赖其架构进行数据存储和管理。OpenTSDB 将时间序列数据存储在 HBase 表中，数据点按指标、时间戳和标签组织。该数据库使用无模式数据模型，这在添加新指标和标签时提供了灵活性。OpenTSDB 架构还支持通过在多个 HBase 节点之间分配数据来实现水平扩展。
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MongoDB 功能特性
灵活的数据模型
MongoDB 的无模式数据模型允许存储和查询各种数据类型，使其非常适合处理复杂和不断发展的数据结构。
高可用性
MongoDB 的副本集功能通过自动故障转移和数据冗余确保高可用性。
水平可扩展性
MongoDB 的分片集群架构实现了水平扩展和负载均衡，使其能够处理大规模数据处理和查询。
OpenTSDB 功能特性
可扩展性
OpenTSDB 的分布式架构允许水平扩展，确保数据库可以处理不断增长的时间序列数据量。
数据压缩
OpenTSDB 使用各种压缩技术来减少时间序列数据的存储占用空间。
具有时间序列支持的查询语言
OpenTSDB 具有灵活的查询语言，支持聚合、降采样、过滤和其他用于分析时间序列数据的操作。
MongoDB 使用场景
内容管理系统
MongoDB 灵活的数据模型使其成为内容管理系统的理想选择，内容管理系统通常需要存储和管理各种内容类型（例如文章、图像和视频）的能力。MongoDB 的无模式特性允许轻松适应不断变化的内容结构和需求。
物联网数据存储和分析
MongoDB 对大数据量和水平可扩展性的支持使其适用于存储和处理物联网设备（例如传感器读数和设备日志）生成的数据。其高效索引和查询数据的能力允许对物联网设备进行实时分析和监控。
电子商务平台
MongoDB 的灵活性和性能特性使其成为电子商务平台的绝佳选择，在电子商务平台中，需要高效地存储和查询各种产品信息、客户数据和交易记录。灵活的数据模型可以轻松适应产品属性和客户偏好的变化，而高可用性和可扩展性功能可确保流畅且响应迅速的用户体验。
OpenTSDB 使用场景
监控和告警
OpenTSDB 非常适合大规模监控和告警系统，这些系统从各种来源生成大量时间序列数据。
物联网数据存储
OpenTSDB 可以存储和分析物联网设备（例如传感器和智能家电）生成的时间序列数据，从而实现实时洞察和分析。
性能分析
OpenTSDB 灵活的查询功能使其成为分析系统和应用程序性能指标随时间变化的理想选择。
MongoDB 定价模型
MongoDB 提供多种定价选项，包括免费的开源社区版和商业企业版，后者包括高级功能、管理工具和支持。MongoDB Inc. 还提供完全托管的基于云的数据库即服务 MongoDB Atlas，采用按需付费的定价模型，该模型基于存储、数据传输和计算资源。MongoDB Atlas 为想要试用该服务而无需承担费用的用户提供资源有限的免费层级。
OpenTSDB 定价模型
OpenTSDB 是开源软件，这意味着可以免费使用，无需任何许可费。但是，运行 OpenTSDB 的成本取决于支持底层 HBase 数据库所需的基础设施，例如云服务或本地硬件。
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