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，决定哪种数据库的优势最多，缺点最少，是一项重要的决策。在下面，您将找到 TDengine 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 TDengine 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。这是由于正在写入的大量数据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；它只是提供每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
TDengine 与 OpenTSDB 对比细分
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| 数据库模型 | 时间序列数据库 |
时间序列数据库 |
| 架构 | TDengine 可以部署在本地、云端或作为混合解决方案，从而实现部署和管理的灵活性。 |
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 | AGPL 3.0 |
GNU LGPLv2.1 |
| 用例 | 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 |
监控、可观测性、物联网、日志数据存储 |
| 可扩展性 | 通过集群和内置负载均衡实现水平扩展。TDengine 还提供了解耦的计算和存储，以及对象存储支持，用于某些版本中的数据分层 |
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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TDengine 概览
TDengine 是一款高性能开源时间序列数据库，旨在高效处理海量时间序列数据。它由涛思数据 (TAOS Data) 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和 NoSQL 数据库的优势，提供高性能、易于使用的 SQL 查询以及灵活的数据建模功能。
OpenTSDB 概览
OpenTSDB（开源时间序列数据库）是一款基于 Apache HBase（NoSQL 数据库）构建的开源、分布式且可扩展的时间序列数据库。OpenTSDB 旨在解决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。
TDengine 用于时间序列数据
TDengine 从头开始设计为时间序列数据库，因此它非常适合大多数大量涉及存储和分析时间序列数据的用例。
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高效地对时间序列数据执行复杂的分析。
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。它类似于某些其他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，用于分类和查询目的。
- 标签：一种元数据属性，用于对超级表中的子表进行分类和筛选。标签已索引并针对高效查询进行了优化。
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。
TDengine 架构
TDengine 使用云原生架构，该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）的优势。
OpenTSDB 架构
OpenTSDB 基于 Apache HBase 构建，Apache HBase 是一种分布式且可扩展的 NoSQL 数据库，并依赖于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，从而可以在添加新指标和标签时实现灵活性。OpenTSDB 架构还通过跨多个 HBase 节点分发数据来支持水平扩展。
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TDengine 功能
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 支持以及其他功能，允许用户使用熟悉的 SQL 语法轻松查询时间序列数据。它支持各种聚合函数、筛选和连接。
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。
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。
支持时间序列的查询语言
OpenTSDB 具有灵活的查询语言，支持聚合、降采样、筛选和其他用于分析时间序列数据的操作。
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间序列数据。其高性能的摄取、查询和存储功能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（例如服务器、网络和应用程序）的时间序列数据，从而促进实时监控、警报和性能优化。
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性能指标随时间变化的理想选择。
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、支持或符合特定许可要求的组织提供商业许可证和企业支持选项。
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。
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