优劣势对比
| 数据库 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|
| InfluxDB | 使用广泛，生态完备，社区活跃 | 集群版本闭源 |
| TDengine | 性能好，集群版本免费，内置流式计算，社区活跃 | 不支持 Prometheus 的 Query 类接口 |
| M3DB | 完全开源 | 架构复杂，资源占用高 |
| VictoriaMetrics | 轻量可靠高性能，可替代Promethus | 资料较少 |
| TimescaleDB | 可靠性高 | 性能一般，应用案例少 |
性能测试数据对比：
| 指标 | TDengine | OpenTSDB | Cassandra |
| 写入吞吐量 | 1477208 记录数/秒 | 57272 记录数/秒 | 61708记录数/秒 |
| 100万条记录读取时间 | 0.21秒 | 6.57秒 | 3.64秒 |
| 1亿条记录取平均值时间 | 0.06秒 | 66.99秒 | 264.49秒 |
| 1亿条记录按标签分组取均值时间 | 0.123 | 126.41秒 | 308.39秒 |
| 1亿条记录按时间分组取均值时间 | 2.549秒 | 82.46秒 | 303.51秒 |
TDengine与InfluxDB对比测试结果：
- 写入性能：相同数据源InfluxDB写入用时约是TDengine的4倍
- 全部数据聚合计算查询：InfluxDB查询用时约为TDengine的80倍
- 全部数据聚合计算查询以小时为颗粒聚合结果：InfluxDB查询用时约为TDengine的10倍
- 随机选取12小时的数据聚合计算查询以10分钟为颗粒聚合结果：InfluxDB用时约为TDengine的6倍
- 随机选取1小时的数据聚合计算查询以1分钟为颗粒聚合结果：InfluxDB用时约为TDengine的2.5倍
- 测试用例执行时，InfluxDB的CPU占用率基本达到满负荷，以4核CPU的服务器为例，经常达到390%以上；而TDengine的CPU占用率则低很多。
