时序数据库的比较：InfluxDB、TimescaleDB和QuestDB

最新推荐文章于 2025-10-17 18:20:40 发布
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本文对比了三个流行的开源时序数据库：InfluxDB以其高性能写入和查询能力，TimescaleDB结合PostgreSQL的优势提供强大的SQL功能，QuestDB专注于实时数据分析。每个数据库都有其适用场景，选择合适的能提升数据处理效率。

时序数据库是一种专门用于高效存储和查询时间序列数据的数据库类型。在时序数据分析和监控领域，有几个受欢迎的开源时序数据库，包括InfluxDB、TimescaleDB和QuestDB。本文将对这三个时序数据库进行比较，探讨它们的特点、优势和适用场景。

  1. InfluxDB：
    InfluxDB是一个开源的分布式时序数据库，专注于高性能的数据写入和查询。它采用了一种称为TSM（Time-Structured Merge）的存储引擎，能够快速地写入和查询大规模的时间序列数据。以下是使用InfluxDB进行数据写入和查询的示例代码：
from influxdb import InfluxDBClient

# 连接到InfluxDB
client = InfluxDBClient(host='localhost', port=8086<
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RedisTimeSeries开源的时序数据数据库
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07-05 1516
RedisTimeSeries是一个开源的时序数据数据库，基于Redis内存数据库构建。它提供了高效的时序数据存储和查询功能，适用于存储和处理大规模的时间序列数据。RedisTimeSeries支持多种查询语言和Redis API，可以方便地与其他应用程序集成。总之，RedisTimeSeries是一个功能强大的时序数据数据库，适用于存储和处理大规模的时间序列数据。它提供了高效的数据存储和查询功能，支持多种查询语言和Redis API，可以方便地与其他应用程序集成。
数据库领域的创新之星：时序数据库
AI天才研究院
06-05 1299
本报告以时序数据库为核心，系统解析其技术本质与创新价值。通过"理论-架构-实现-应用"的全链路分析，揭示其针对时序数据特性的优化逻辑；结合第一性原理推导，建立从数据模型到存储引擎的完整知识框架；通过多范式对比（关系型/NoSQL/时序数据库）与真实案例（IoT/DevOps/金融行情），阐明其在海量时序场景下的不可替代性。本文兼顾技术深度与教学友好性，为技术决策者、开发者及入门学习者提供多层次认知路径。高吞吐写入：支持百万级数据点/秒写入（如InfluxDB OSS 2.0测试可达50万点/秒）
2025时序数据库选型，从架构基因到AI赋能来解析
python123456_的博客
10-05 3786
*> 声明：**本文所有观点均基于多个领域的真实项目落地经验总结，数据说话，拒绝空谈！
三种常用时序数据库对比调研-InfluxDB、Prometheus、IotDB
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余金兑人的技术角落
07-16 4万+
针对三种常见的时序数据库进行了对比，主要从网络上的资料进行了对比，也有一点自己进行的实际读写性能的测试。
时序数据库性能对比：TDengine vs InfluxDB vs TimescaleDB
weixin_43836476的博客
10-17 832
超大规模时序场景：首选TDengine，性能优势明显中小规模监控场景：根据团队技术栈选择InfluxDB或TimescaleDB金融和工业场景：推荐TDengine，满足低延迟和高可靠性要求开发和原型阶段：可选择InfluxDB或TimescaleDB，便于快速迭代最终的选择应该基于具体的业务需求、技术团队能力和长期发展规划。建议在实际部署前进行针对性的性能测试，以确保选择最适合的时序数据库解决方案。本文测试数据基于TSBS基准测试框架，具体性能可能因硬件配置、数据特征和业务场景而有所差异。
开源时序数据库学习
acheng
03-20 1942
计划学习使用QuestDB解决大数据日志存储场景。以下是常见引擎比较比较项目InfluxDBOpenTSDBQuestDB数据模型Key-ValueRelationalKey-ValueRelational存储引擎自主开发的TSIPostgreSQL扩展程序自主开发查询语言SQLSQL客户端库多种语言的客户端库多种语言的客户端库Java客户端库、其他语言的客户端库多种语言的客户端库可扩展性高高高高主从复制支持支持支持支持高可用性支持支持。
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06-27 1086
时序数据库技术对比摘要 时序数据库(TSDB)是专为处理时间序列数据优化的数据库系统，主流产品包括InfluxDB、Prometheus、TimescaleDB、OpenTSDB和TDengine。InfluxDB提供专有时序存储和TSQL查询；Prometheus专注于监控告警，使用PromQL；TimescaleDB基于PostgreSQL扩展，支持完整SQL；OpenTSDB构建于HBase，扩展性强；TDengine针对物联网优化，性能突出。 功能上，各系统在数据模型、查询语言和扩展性方面差异明显。
码住！详解时序数据库不同分类与性能对比
qin_DB的博客
06-14 2180
加速发展中的时序数据库，基于不同架构，最流行的类别是？作为管理工业场景时序数据的新兴数据库品类，时序数据库凭借着对海量时序数据的高效存储、高可扩展性、时序分析计算等特性，一跃成为物联网时代工业领域颇受欢迎的数据库。从诞生到发展至今，时序数据库应用的关键技术也在不断进步。其中，管理海量时序数据，为其适配灵活、高压缩、支持高读写性能的存储架构便是亟需解决的难点之一。根据存储架构的不同，时序数据库可以进...
时序数据库的索引策略：如何加速时间范围查询
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数据库领域新亮点：时序数据库的功能
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04-30 1073
时序数据的基本特征和特殊需求时序数据库与传统关系型数据库的区别主流时序数据库的核心功能和实现原理时序数据库在实际项目中的应用场景和最佳实践介绍时序数据库的背景和基本概念分析时序数据库的核心功能和架构探讨时序数据库的关键算法和实现技术通过实际案例展示时序数据库的应用提供学习资源和工具推荐展望未来发展趋势时序数据(Time Series Data): 按时间顺序记录的数据点序列，通常包含时间戳和对应的值时间戳(Timestamp): 记录数据点产生时间的精确标记。
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02-26
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在当今的大数据时代，时序数据的产生量呈爆炸式增长，如物联网设备的实时监测数据、金融领域的交易记录、工业生产中的传感器数据等。它将时序数据存储在 HBase 中，利用 HBase 的分布式存储和高可靠性特点，实现了对海量时序数据的高效存储和管理。在数据查询性能上，InfluxDB 和 TimescaleDB 各有优势，InfluxDB 在单表查询和简单聚合查询上更胜一筹，TimescaleDB 在多表关联查询和复杂查询上表现更好，OpenTSDB 在大规模聚合查询上有一定优势，但整体查询性能不如前两者。
几款免费的时序数据库对比
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这四个时序数据库在性能、功能和适用场景上各有千秋。选择哪个数据库取决于具体的应用场景和需求。如果需要高性能读写和实时分析能力，InfluxDB和TDengine是不错的选择；如果需要处理大规模集群的metrics并进行存储和分析，OpenTSDB可能更适合；而QuestDB则可能更适用于对性能有极高要求的特定场景。建议在实际应用中根据具体需求进行测试和选型。
时序数据库 vs 实时数据库，一文搞懂！
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阿里云Ingress除了提供外部可访问的 URL、负载均衡、SSL、基于名称的虚拟主机外，还支持将所有用户的HTTP请求日志记录到标准输出中。同时Ingress访问日志与阿里云日志服务打通，您可以使用日志服务快速创建日志分析和监控大盘。前提条件 安装日志组件。 集群创建时，默认会安装日志组件，如未安装，请参考 使用日志服务进行Kubernetes日志采集进行手动安装。升级Log Controlle...
时序数据库TDengine和QuestDB对比
xuweilin的博客
08-10 2218
QuestDB和TDengine都是优秀的时序数据库解决方案，但它们在设计、功能、适用场景以及性能表现上各有侧重。QuestDB以其高性能和实时分析能力在金融、物联网等领域有着广泛的应用，而TDengine则以其强大的扩展性和丰富的系统功能在物联网、工业互联网等场景中表现出色。在选择时，用户应根据自身的具体需求和场景来评估并选择最适合的数据库解决方案。
TDengine 发布主流时序数据库对比分析报告，与 InfluxDB、TimescaleDB 展开全面对比测试
涛思数据
02-23 1719
报告旨在验证 TDengine 基于时序数据场景所设计的独特架构带来的性能优势以及成本控制水平，其中所有测试均在标准化条件下使用公开数据完成。
VS 时序数据库
最新发布
11-28
虽然提供的引用内容未直接提及Visual Studio（VS）与时序数据库的结合使用及支持情况，但可从已有信息进行一定的推理。 已知部分时序数据库如InfluxDB、TimescaleDB、OpenTSDB、QuestDB都支持与C#结合使用，并提供多种客户端库 [^3]。而Visual Studio是一个广泛用于开发C#等多种编程语言的集成开发环境（IDE），这意味着在VS中可以利用这些客户端库来实现与相应时序数据库的交互。 例如，若要在VS环境下使用InfluxDB，可借助其提供的客户端库，在C#项目中编写代码来连接InfluxDB数据库，进行数据的插入、查询等操作。以下是一个简单的C#代码示例（仅为示意，实际使用需根据具体库和数据库配置调整）： ```csharp using InfluxDB.Client; using InfluxDB.Client.Api.Domain; using InfluxDB.Client.Writes; class Program { static void Main() { var client = new InfluxDBClient("http://localhost:8086", "your-token"); using (var writeApi = client.GetWriteApi()) { var point = PointData.Measurement("measurement_name") .Tag("tag_key", "tag_value") .Field("field_key", 10) .Timestamp(DateTime.UtcNow, WritePrecision.Ns); writeApi.WritePoint(point, "bucket_name", "org_name"); } client.Dispose(); } } ``` 同理，对于支持SQL查询语言的TimescaleDB和QuestDB，在VS中使用C#编写代码时，可通过标准的SQL连接方式（如使用`System.Data.SqlClient`或`Microsoft.Data.SqlClient`）来连接数据库，执行相应的SQL语句进行数据操作。
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