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，针对您的特定用例和数据模型，选择哪种数据库的优势最多，缺点最少，是一项重要的决策。下面您将找到 QuestDB 和 TDengine 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 QuestDB 和 TDengine 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出独特的挑战。这是由于大量数据被写入以及访问这些数据的查询模式造成的。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。
QuestDB 与 TDengine 细分
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| 数据库模型 | 时序数据库 |
时序数据库 |
| 架构 | QuestDB 专为水平扩展而设计，使您能够跨多个节点分发数据和查询，从而提高性能和可用性。它可以部署在本地、云端或混合解决方案中，具体取决于您的基础设施需求和偏好。 |
TDengine 可以部署在本地、云端或混合解决方案中，从而在部署和管理方面具有灵活性。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
AGPL 3.0 |
| 用例 | 监控、可观测性、物联网、实时分析、金融服务、高频交易 |
物联网数据存储、工业监控、智能能源、智能家居、监控和可观测性 |
| 可扩展性 | 高性能，支持水平扩展和多线程 |
水平可扩展，具有集群和内置负载均衡。TDengine 在某些版本中还提供了解耦的计算和存储，以及对象存储支持数据分层 |
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QuestDB 概览
QuestDB 是一个开源的关系型列式数据库，专为时序和事件数据设计。它结合了高性能的数据摄取能力和 SQL 分析，使其成为管理和分析大量基于时间的数据的强大工具。QuestDB 解决了处理高吞吐量的挑战，并提供了一种通过 SQL 查询分析摄取数据的简单方法。它非常适合金融市场数据和应用程序指标等用例。
TDengine 概览
TDengine 是一个高性能的开源时序数据库，旨在高效处理海量的时序数据。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，结合了关系型数据库（支持 SQL 查询）和 NoSQL 数据库（可扩展性和灵活性）的优点，提供高性能、易于使用的 SQL 查询以及灵活的数据建模功能。
QuestDB 在时序数据方面的应用
QuestDB 在管理和分析时序数据方面表现出色。凭借其高性能的数据摄取能力，它可以处理高数据吞吐量，使其适用于实时数据摄取场景。QuestDB 针对时序数据的 SQL 扩展使用户能够执行实时分析，并从其时间戳数据中获得有价值的见解。无论是金融市场数据还是应用程序指标，QuestDB 都通过其快速的 SQL 查询和操作简易性简化了摄取和分析时序数据的过程。
TDengine 在时序数据方面的应用
TDengine 从一开始就被设计为时序数据库，因此它非常适合大多数大量涉及存储和分析时序数据的用例。
QuestDB 关键概念
- 时序数据：QuestDB 专注于时序数据，即按时间索引的数据点。它经过优化，可以高效地存储和处理带时间戳的数据。
- 列式存储：QuestDB 采用列式存储格式，其中数据按列而不是按行组织和存储。这种格式可以实现高效的压缩和更快的查询性能。
- SQL 扩展：QuestDB 使用专为时序数据定制的功能扩展了 SQL 语言。这些扩展有助于实时分析，并允许用户利用熟悉的 SQL 结构查询基于时间的数据。
TDengine 关键概念
- 超级表：用于创建具有相同模式的多个表的模板。它类似于其他一些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。子表可以具有额外的标签，用于分类和查询。
- 标签：一种元数据属性，用于在超级表中对子表进行分类和过滤。标签已索引并针对高效查询进行了优化。
QuestDB 架构
QuestDB 遵循混合架构，结合了列式和行式数据库的特性。它利用列式存储格式来实现高效的压缩和查询性能，同时保留了使用 SQL 功能处理关系数据的能力。QuestDB 同时支持 SQL 和类 NoSQL 功能，为用户在数据建模和查询方法方面提供了灵活性。该数据库由多个组件组成，包括摄取引擎、存储引擎和查询引擎，它们协同工作以确保高性能的数据摄取和检索。
TDengine 架构
TDengine 使用云原生架构，结合了关系型数据库（支持 SQL 查询）和 NoSQL 数据库（可扩展性和灵活性）的优点。
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QuestDB 功能特性
高性能数据摄取
QuestDB 针对高吞吐量摄取进行了优化，允许用户以高速高效地摄取大量的时序数据。
快速 SQL 查询
QuestDB 为分析时序数据提供快速 SQL 查询。它使用特定于时序数据的功能扩展了 SQL 语言，以协助进行实时分析。
操作简易性
QuestDB 旨在通过操作简易性提供用户友好的体验。它支持使用流行的协议（如 InfluxDB 行协议和 PostgreSQL 线协议）进行模式无关的摄取。此外，REST API 可用于批量导入和导出，从而简化数据管理任务。
TDengine 功能特性
数据摄取
TDengine 支持高速数据摄取，能够处理每秒数百万个数据点。它支持批量和单个数据插入。
数据查询
TDengine 提供 ANSI SQL 支持，并附加功能，允许用户使用熟悉的 SQL 语法轻松查询时序数据。它支持各种聚合函数、过滤和连接。
数据保留和压缩
TDengine 自动压缩数据以节省存储空间，并提供数据保留策略以自动删除旧数据。
QuestDB 用例
金融市场数据
QuestDB 非常适合管理和分析金融市场数据。其高性能的数据摄取和快速 SQL 查询能够实时高效地处理和分析大量的市场数据。
应用程序指标
QuestDB 可用于收集和分析应用程序指标。其处理高数据吞吐量和提供实时分析功能的能力使其适用于监控和分析性能指标、日志和其他应用程序相关数据。
物联网数据分析
QuestDB 的高性能数据摄取和时序分析能力使其成为分析物联网传感器数据的宝贵工具。
TDengine 用例
物联网数据存储和分析
TDengine 旨在处理物联网设备生成的海量时序数据。其高性能的数据摄取、查询和存储能力使其成为物联网数据存储和分析的合适选择。
工业物联网监控
TDengine 可用于存储和分析来自工业物联网传感器和设备的数据，帮助组织监控设备性能、检测异常并优化运营。
基础设施监控
TDengine 可用于收集和分析来自 IT 基础设施组件（如服务器、网络和应用程序）的时序数据，从而促进实时监控、警报和性能优化。
QuestDB 定价模型
QuestDB 是一个根据 Apache 2 许可证发布的开源项目。它可以免费使用，并且不需要任何许可费用。用户可以在 GitHub 上访问源代码，并在自己的基础设施上部署 QuestDB 而无需承担直接成本。QuestDB 还提供托管云服务。
TDengine 定价模型
TDengine 是开源的，可以根据 AGPLv3 许可证免费使用。TDengine 还为需要额外功能、支持或遵守特定许可要求的组织提供商业许可证和企业支持选项。
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