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决定哪个数据库具有最多的优势和最少的缺点是一项重要的决策。下面您将找到 Redis 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 Redis 和 OpenTSDB 在涉及时间序列数据的工作负载中的性能,而不是针对所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于写入的数据量大以及访问该数据的查询模式。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。
Redis 与 OpenTSDB 细分
![]() |
||
数据库模型 | 内存数据库 |
时间序列数据库 |
架构 | Redis 可以部署在本地、云端或作为托管服务 |
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 | BSD 3 |
GNU LGPLv2.1 |
用例 | 缓存、消息代理、实时分析、会话存储、地理空间数据处理 |
监控、可观测性、物联网、日志数据存储 |
可扩展性 | 通过分区和集群水平扩展,支持数据复制 |
使用 HBase 作为其存储后端,在多个节点之间水平扩展 |
正在寻找最有效率的入门方式?
无论您是在寻求节省成本、降低管理开销还是开源,InfluxDB 都能帮到您。
Redis 概览
Redis,代表远程字典服务器 (Remote Dictionary Server),是一个开源的内存数据结构存储,可用作数据库、缓存和消息代理。它由 Salvatore Sanfilippo 于 2009 年创建,并因其高性能和灵活性而广受欢迎。Redis 支持各种数据结构,例如字符串、哈希、列表、集合、带范围查询的排序集合、位图、HyperLogLog 以及带半径查询的地理空间索引。
OpenTSDB 概览
OpenTSDB (Open Time Series Database) 是一个开源的、分布式的、可扩展的时间序列数据库,构建于 Apache HBase(一种 NoSQL 数据库)之上。OpenTSDB 旨在满足对存储和处理来自各种来源(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的日益增长的需求。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。
Redis 用于时间序列数据
Redis 有一个专门用于处理时间序列数据的模块,称为 RedisTimeSeries。RedisTimeSeries 提供诸如降采样、数据保留策略以及 Redis 中时间序列数据的专用查询等功能。作为内存数据库,Redis 在读取和写入时间序列数据方面速度非常快,但由于 RAM 的成本高于磁盘,使用 Redis 可能会变得昂贵,具体取决于您的数据集的大小。如果您的用例不需要极快的响应时间,那么您可以选择更传统的时间序列数据库来节省资金。
OpenTSDB 用于时间序列数据
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,并且可以以最少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的分析。
Redis 关键概念
- 内存存储:Redis 将数据存储在内存中,与基于磁盘的数据库相比,可以更快地访问和操作数据。
- 数据结构:Redis 支持各种数据结构,包括字符串、哈希、列表、集合等,这些结构在数据建模和存储方式方面提供了灵活性。
- 持久性:Redis 提供可选的数据持久性,允许将数据定期保存到磁盘或写入日志以实现持久性。
- 发布/订阅:Redis 提供发布/订阅消息传递系统,无需集中式消息代理即可实现客户端之间的实时通信。
OpenTSDB 关键概念
- 数据点:时间上的单个测量值,由时间戳、指标、值和关联标签组成。
- 指标:一个命名的值,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。
Redis 架构
Redis 是一个 NoSQL 数据库,它使用键值数据模型,其中每个键都与一个值关联,该值存储为 Redis 支持的数据结构之一。该数据库是单线程的,这简化了其内部架构并减少了争用。Redis 可以部署为独立服务器、集群或主-副本设置,以实现可扩展性和高可用性。Redis 集群模式自动跨多个节点分片数据,提供数据分区和容错能力。
OpenTSDB 架构
OpenTSDB 构建于 Apache HBase(一个分布式且可扩展的 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,这允许在添加新指标和标签时具有灵活性。OpenTSDB 架构还通过跨多个 HBase 节点分发数据来支持水平扩展。
免费时间序列数据库指南
获取关于备选方案和选择您的数据库的关键要求的综合评述。
Redis 功能
原子性
Redis 支持对复杂数据类型进行原子操作,使开发人员能够执行强大的操作,而无需担心竞争条件或其他并发处理问题。
广泛的数据结构支持
Redis 支持一系列数据结构,例如列表、集合、排序集合、哈希、位图、HyperLogLog 和地理空间索引。这种灵活性允许开发人员通过使用针对其数据性能特征优化的数据结构,将 Redis 用于各种任务。
发布/订阅消息传递
Redis 为客户端之间的实时通信提供发布/订阅消息传递系统。
Lua 脚本
开发人员可以在 Redis 服务器中运行 Lua 脚本,从而可以在服务器本身中原子地执行复杂操作,从而减少网络往返次数。
OpenTSDB 功能
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、过滤和其他操作,用于分析时间序列数据。
Redis 用例
缓存
Redis 通常用作缓存来存储频繁访问的数据,并减少其他数据库或服务上的负载,从而提高应用程序性能并减少延迟。
任务队列
Redis 可用于实现任务队列,这对于管理处理时间较长且应异步执行的任务很有用。这在 Web 应用程序中尤为常见,在 Web 应用程序中,后台任务可以独立于请求/响应周期进行处理
实时分析和机器学习
Redis 的高性能和低延迟数据访问使其适用于实时分析和机器学习应用程序,例如处理流数据、媒体流和处理时间序列数据。这可以使用 Redis 的数据结构和功能(如排序集合、时间戳和发布/订阅消息传递)来实现。
OpenTSDB 用例
监控和警报
OpenTSDB 非常适合大规模监控和警报系统,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随时间推移的性能指标的理想选择。
Redis 定价模型
Redis 是开源软件,这意味着它可以部署并在您自己的基础设施上免费使用。但是,也有可用的托管 Redis 服务,例如 Redis Enterprise,它们提供额外的功能、支持和易于部署的特性。这些服务的定价通常取决于实例大小、数据存储和数据传输等因素。
OpenTSDB 定价模型
OpenTSDB 是开源软件,这意味着它可以免费使用,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。
免费开始使用 InfluxDB
InfluxDB Cloud 是开始存储和分析您的时间序列数据的最快方式。