TimescaleDB 与 OpenTSDB

TimescaleDB 概览

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。

OpenTSDB 概览

OpenTSDB (开放时序数据库) 是一个构建于 Apache HBase (NoSQL 数据库) 之上的开源、分布式且可扩展的时序数据库。OpenTSDB 的设计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) 生成的大量时序数据不断增长的需求。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。

TimescaleDB 用于时序数据

TimescaleDB 专门为时序数据而设计，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项优势，例如水平可扩展性、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。

OpenTSDB 用于时序数据

OpenTSDB 专为时序数据存储和分析而设计，使其成为管理大规模时序数据集的理想选择。其架构实现了高写入和查询性能，并且可以每秒处理数百万个数据点，同时最大限度地减少资源消耗。OpenTSDB 灵活的查询功能允许用户高效地对时序数据执行复杂分析。

TimescaleDB 关键概念

• 超表：超表是一个分布式表，它按时间以及可能的其他维度（例如设备 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，它跨多个节点分区数据，以提高查询性能和容错能力。

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，提供元数据并帮助分类和查询数据。

TimescaleDB 架构

TimescaleDB 是构建于 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。

OpenTSDB 架构

OpenTSDB 构建于 Apache HBase (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 将时序数据存储在 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，从而在添加新指标和标签时具有灵活性。OpenTSDB 架构还支持通过跨多个 HBase 节点分发数据来实现水平扩展。