TDengine TSBS 基準(zhǔn)測試結(jié)果顯示查詢性能達到 InfluxDB 的 37 倍、 TimescaleDB 的 28.6 倍

2月21日，開源、高性能、云原生的時序數(shù)據(jù)平臺 TDengine 正式發(fā)布 TDengine 3.0 性能對比分析報告，該報告從數(shù)據(jù)寫入、壓縮和查詢等維度，對比了 TDengine 與市場其他流行的時序數(shù)據(jù)庫(Time Series Database，TSDB)產(chǎn)品的性能差異。報告旨在驗證 TDengine 基于時序數(shù)據(jù)場景所設(shè)計的獨特架構(gòu)帶來的性能優(yōu)勢以及成本控制水平，其中所有測試均在標(biāo)準(zhǔn)化條件下使用公開數(shù)據(jù)完成。

TDengine 選擇的性能基準(zhǔn)測試平臺是 Time Series Benchmark Suite (TSBS)。TSBS 是由 Timescale 打造并開源，集多種應(yīng)用場景下時序數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)寫入、查詢處理、自動化結(jié)果匯總統(tǒng)計等功能于一體的時序數(shù)據(jù)庫性能基準(zhǔn)測評平臺。由于其開源的特性，自 2018 年以來，該平臺已被全球多家領(lǐng)先的時序數(shù)據(jù)庫廠商使用，成為時序數(shù)據(jù)庫性能測試上使用最為廣泛的平臺。TDengine 新發(fā)布的性能測試報告采用 TSBS 平臺中針對 DevOps 的場景作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集，在相同的 AWS 云環(huán)境下運行了 TDengine 3.0、TimescaleDB 2.6 和 InfluxDB 1.8，從五大維度進行對比測試并輸出結(jié)果。

"降本增效一直是企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要目標(biāo)，而隨著業(yè)務(wù)中時序數(shù)據(jù)量級的持續(xù)大幅增長，所選數(shù)據(jù)庫的性能高低會直接影響到系統(tǒng)的響應(yīng)時間和運營成本。"TDengine 創(chuàng)始人與核心開發(fā)陶建輝表示，"隨著 TDengine 3.0 TSBS 性能測試報告的發(fā)布，我們比以往任何時候都更有信心，無論數(shù)據(jù)規(guī)模如何提升、企業(yè)處在哪個發(fā)展階段，TDengine 都能以最低成本為其提供所需性能。"

該測試報告的要點包括：

數(shù)據(jù)寫入對比 ：在全部的五個場景中，TDengine 寫入性能均優(yōu)于 TimescaleDB 和 InfluxDB。寫入性能最大達到 TimescaleDB 的6.7 倍，InfluxDB 的10.6 倍。此外，TDengine 在寫入過程中消耗了最少計算(CPU)資源和磁盤IO 開銷。

數(shù)據(jù)查詢對比 ：對于大多數(shù)查詢類型，TDengine 的性能均優(yōu)于 InfluxDB 和 TimescaleDB，在 Complex queries 類型的查詢中展現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢 -- TDengine 的 Complex queries 查詢性能最高達到了 InfluxDB 的 37 倍、 TimescaleDB 的 28.6 倍。

數(shù)據(jù)存儲對比 ：由于高效的數(shù)據(jù)存儲和壓縮機制，部分場景中，存儲相同規(guī)模的數(shù)據(jù)，TDengine 占用的磁盤空間遠低于 InfluxDB 和 TimescaleDB。報告顯示，隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模的增長，TDengine 在數(shù)據(jù)存儲方面的優(yōu)勢愈加明顯，這也直接說明 TDengine 更加適用于時序大數(shù)據(jù)的存儲。相同數(shù)據(jù)規(guī)模下，TimescaleDB 落盤數(shù)據(jù)規(guī)模最高達到了 TDengine 的26.9 倍，InfluxDB 磁盤占用最高是 TDengine 的4.5 倍。

資源消耗對比： 從整體CPU 開銷上來看，TDengine 不僅完成全部查詢的時間低于 TimescaleDB 和 InfluxDB，在整體上CPU計算資源的消耗也遠小于 TimescaleDB 和 InfluxDB。在整個查詢過程中，TDengine 內(nèi)存也始終維持在一個相對平穩(wěn)的狀態(tài)。

關(guān)于 TDengine

TDengine 是由濤思數(shù)據(jù)完全自主開發(fā)的一款開源、高性能、云原生的時序數(shù)據(jù)庫，專注時序空間大數(shù)據(jù)的存儲、查詢、分析和計算，全球運行的 TDengine 用戶實例數(shù)超過200k，平均每天新增數(shù)百個新部署，用戶遍布全球50 多個國家/地區(qū)，已被廣泛運用于物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT 運維等領(lǐng)域。2019年7月，TDengine 在 GitHub 開源，目前其GitHub的Star 數(shù)達到了20.8k，且多次登頂 GitHub 全球趨勢排行榜。

2022年8 月，TDengine 推出3.0 版本，真正成為了一款云原生時序數(shù)據(jù)庫，支持10 億個設(shè)備采集數(shù)據(jù)、100 個節(jié)點，支持存儲與計算分離，解決了困擾時序數(shù)據(jù)庫發(fā)展的高基數(shù)難題;還將存儲引擎、查詢引擎都進行了優(yōu)化升級，并打造了全新的流式計算引擎，無需再集成Kafka、Redis、Spark、Flink 等軟件，性能提升的同時系統(tǒng)架構(gòu)復(fù)雜度也實現(xiàn)了大幅降低。同年9 月，TDengine Cloud 上線海外市場并同步支持 Microsoft Azure、AWS、Google Cloud 三大公有云平臺，TDengine PI 連接器也在不久后成功上線，基于此，企業(yè)既能保留傳統(tǒng)的PI 系統(tǒng)，又能輕松獲得現(xiàn)代云平臺提供的所有好處。

(新媒體責(zé)編：wa12)