时序数据库

时序数据库（Time-Series Database, TSDB）是专门用于高效存储、查询和分析时间序列数据的数据库，广泛应用于物联网（IoT）、监控系统、金融分析、日志管理等领域。以下是目前主流的时序数据库及其特点对比：

---

一、开源时序数据库

1. InfluxDB

• 特点：
  • 专为时序数据设计，高性能写入和查询。
  • 支持类SQL查询语言（Flux/InfluxQL）。
  • 开源版（InfluxDB OSS）免费，企业版需付费。
• 适用场景：DevOps监控、IoT传感器数据。
• 官网：influxdata.com

2. Prometheus

• 特点：
  • 专注于监控和告警，内置时序数据存储。
  • 支持PromQL查询语言，与Kubernetes生态深度集成。
  • 单机版为主，集群需通过Thanos或Cortex扩展。
• 适用场景：系统监控、微服务指标收集。
• 官网：prometheus.io

3. TimescaleDB

• 特点：
  • 基于PostgreSQL的时序数据库扩展，支持完整SQL。
  • 兼容PostgreSQL生态（如GIS、JSON）。
  • 支持超表（Hypertable）自动分片。
• 适用场景：需要复杂查询或与业务数据关联的场景。
• 官网：timescale.com

4. OpenTSDB

• 特点：
  • 基于HBase构建，适合海量数据存储。
  • 依赖Hadoop生态，扩展性强但部署复杂。
• 适用场景：大型企业级监控（如电信、金融）。
• 官网：opentsdb.net

5. TDengine

• 特点：
  • 国产开源时序数据库，高压缩比和写入性能。
  • 支持标准SQL和流式计算。
• 适用场景：物联网、车联网、工业互联网。
• 官网：taosdata.com

---

二、商业/云服务时序数据库

1. Amazon Timestream

• 特点：AWS全托管服务，自动分层存储（热/冷数据）。
• 适用场景：AWS云上IoT和日志分析。

2. Google Cloud IoT Core + BigQuery

• 特点：结合Google Cloud的IoT数据管道和时序分析能力。

3. Microsoft Azure Data Explorer (ADX)

• 特点：支持时序和日志数据，Kusto查询语言（KQL）。

4. 阿里云TSDB

• 特点：高可用、支持PB级数据，深度集成阿里云IoT。

---

三、选型关键指标对比

数据库	写入性能	查询灵活性	集群支持	生态兼容性	典型应用场景
InfluxDB	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	企业版	中等	DevOps、IoT
Prometheus	⭐⭐⭐	⭐⭐	需扩展	强（K8s）	监控告警
TimescaleDB	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	支持	强（SQL）	混合业务+时序数据
TDengine	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	支持	中等	物联网、车联网
OpenTSDB	⭐⭐	⭐⭐	支持	弱（HBase）	大型企业监控

---

四、如何选择？

1. 优先开源：

   • 中小规模监控 → Prometheus
   • 需要SQL支持 → TimescaleDB
   • 高写入压力（IoT）→ InfluxDB或TDengine

2. 商业/云服务：

   • 已用AWS/Azure/阿里云 → 直接选对应托管服务。

3. 特殊需求：

   • 需与Hadoop集成 → OpenTSDB
   • 国产化要求 → TDengine

---

五、趋势与新兴技术

• 边缘计算：轻量级TSDB（如QuestDB、VictoriaMetrics）崛起。
• 流式处理：与时序数据库结合（如Apache Kafka + InfluxDB）。

建议根据数据规模、查询复杂度、团队技术栈综合选择，并优先测试写入和查询性能。