TimescaleDB 与 VictoriaMetrics

TimescaleDB 概述

TimescaleDB 是一个构建在 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。

VictoriaMetrics 概述

VictoriaMetrics 是由 VictoriaMetrics 公司开发的开源时序数据库。该数据库旨在通过提供最先进的监控和可观测性解决方案来帮助个人和组织应对其大数据挑战。VictoriaMetrics 旨在成为一种快速、经济高效且可扩展的监控解决方案和时序数据库。

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 InfluxDB 等其他专用时序数据库可能更适合。

VictoriaMetrics 用于时序数据

VictoriaMetrics 专为时序数据而设计，使其成为涉及存储和分析时间戳数据的应用程序的可靠选择。它提供高性能的存储和检索功能，从而可以高效地处理大量时序数据。

TimescaleDB 关键概念

• 超表 (Hypertable)：超表是一种分布式表，按时间和可能的其他维度（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，旨在跨多个节点进行水平扩展。
• 块 (Chunk)：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 (Distributed Hypertables)：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。

VictoriaMetrics 关键概念

• 时序 (Time Series)：VictoriaMetrics 以时序的形式存储数据，时序是由时间索引的数据点序列。
• 指标 (Metric)：指标表示随时间跟踪的特定测量值或观察值。
• 标签 (Tag)：标签是与时序关联的键值对，用于过滤和分组数据。
• 字段 (Field)：字段包含与时序关联的实际数据值。
• 查询语言 (Query Language)：VictoriaMetrics 支持自己的查询语言，用户可以使用该语言根据特定条件检索和分析时序数据。

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。

VictoriaMetrics 架构

VictoriaMetrics 以两种形式提供：单服务器 VictoriaMetrics 和 VictoriaMetrics 集群。单服务器 VictoriaMetrics 是一个易于使用和维护的一体化二进制文件。它可以很好地进行垂直扩展，并且可以处理每秒数百万个指标。另一方面，VictoriaMetrics 集群由组件组成，这些组件允许构建水平可扩展的集群，从而在要求苛刻的环境中实现高可用性和可扩展性。VictoriaMetrics 的架构使用户可以选择最适合其需求的部署选项，并根据需要扩展其数据库基础设施。