QuestDB 与 TimescaleDB

QuestDB 概述

QuestDB 是一个开源关系型列式数据库，专为时序和事件数据而设计。它将高性能摄取能力与 SQL 分析相结合，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。

TimescaleDB 概述

TimescaleDB 是一个构建于 PostgreSQL 之上的开源时序数据库。它的创建是为了解决管理时序数据方面的挑战，例如可扩展性、查询性能和数据保留策略。TimescaleDB 于 2017 年首次发布，此后因其 PostgreSQL 兼容性、性能优化和灵活的数据保留策略而成为存储和分析时序数据的热门选择。

QuestDB 用于时序数据

QuestDB 在管理和分析时序数据方面表现出色。凭借其高性能的摄取能力，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 的时序 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。

TimescaleDB 用于时序数据

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

QuestDB 关键概念

• 时序数据：QuestDB 专注于时序数据，时序数据表示按时间索引的数据点。它经过优化，可以高效地存储和处理时间戳数据。
• 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 使用专门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 结构来查询基于时间的数据。

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 中存储时序数据的主要抽象，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。

QuestDB 架构

QuestDB 遵循混合架构，该架构结合了列式数据库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 和类似 NoSQL 的功能，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。

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针对时序数据的优化（例如超表和块）扩展了 PostgreSQL。