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- 時序數據庫的特點
- 數據寫入
時序數據會按照指定的時間粒度持續寫入，支持實時、高並發寫入，無須更新或刪除操作。 - 數據讀取
寫多讀少，多時間粒度、指定維度讀取，實時聚合。 - 數據存儲
按列存儲，通過查詢特征發現時序數據更適合將一個指標放在一起存儲，任何列都能作為存儲，讀取數據時只會讀取所需要的維度所在的列；以不同時間粒度存儲，將最近時間以一個比較細的粒度存儲，可以將歷史數據聚合成一個比較粗的粒度。
- 時序數據庫的對比
| 時序數據庫 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|
| OpenTSDB | - Metric+Tags - 集群方案成熟(HBase) - 寫高效（LSM-Tress） |
- 查詢函數有限 - 依賴HBase - 運維復雜 - 聚合分析能力較弱 |
| Graphite | - 提供豐富的函數支持 - 支持自動Downsample - 對Grafana的支持最好 - 維護簡單 |
- Whisper存儲 引擎IOPS高 - Carbon組件CPU使用率高 - 聚合分析能力較弱 |
| InfluxDB | - Metrics+Tags - 部署簡單、無依賴 - 實時數據Downsample - 高效存儲 |
- 開源版本沒有集群功能 - 存在前后版本兼容問題 - 存儲引擎在變化 |
| Prometheus | - Metric + Tags - 適用於容器監控 - 具有豐富的查詢語言 - 維護簡單 - 集成監控和報警功能 |
- 沒有集群解決方案 - 聚合分析能力較弱 |
| Druid | - 支持嵌套數據的列式存儲 - 具有強大的多維聚合分析能力 - 實時高性能數據攝取 - 具有分布式容錯框架 - 支持類SQL查詢 |
- 一般不能查詢原始數據 - 不適合維度基數特別高的場景 - 時間窗口限制了數據完整性 - 運維較復雜 |
| ElasticSearch | - 支持嵌套數據的列式存儲 - 支持全文檢索 - 支持查詢原始數據 - 靈活性高 - 社區活躍 - 擴展豐富 |
- 不支持分析字段的列式存儲 - 對硬件資源要求高 - 集群維護較復雜 |
| ClickHouse | - 具有強大的多維聚合分析能力 - 實時高性能數據讀寫 - 支持類SQL查詢 - 提供豐富的函數支持 - 具有分布式容錯框架 - 支持原始數據查詢 - 適用於基數大的維度存儲分析 |
- 比較年輕，擴張不夠豐富，社區還不夠活躍 - 不支持數據更新和刪除 - 集群功能較弱 |
作者：reco171
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來源：簡書
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