时间序列数据库的高级概述，以比较特征、功能、成熟度和性能

黄一泰 -11分钟阅读

照片：Tech Daily on Unsplash

我们正生活在数据库的黄金时代，因为资金正以历史性的速度流入该行业（例如，Snowflake、MongoDB、Cockroach Labs、Neo4j）。如果说关系型与非关系型或在线分析处理（ OLAP ）与在线交易处理（OLTP）之间的争论统治了过去十年，那么一种新类型的数据库一直在稳步增长。根据DB-Engines（一个收集和展示数据库管理系统信息的倡议），自2020年以来，时间序列数据库是增长最快的领域。

时间序列数据库（TSDB）是为摄取、处理和存储有时间戳的数据而优化的数据库。这些数据可能包括来自服务器和应用程序的指标，来自 物联网传感器 的读数，用户在网站或应用程序上的互动，或金融市场的交易活动。时间序列工作负载通常具有以下特点。

• 每个数据点都包括一个时间戳，可用于索引、聚合和采样。这种数据也可以是多维的和相关的。
• 高写入速度（摄取）是首选，以便在高频率下捕获数据。
• 数据的汇总视图（例如，下采样或汇总视图，趋势线）可能比单一数据点提供更多的洞察力。例如，考虑到网络的不可靠或传感器读数的异常值，我们可以在一段时间内某些平均值超过阈值时设置警报，而不是在单个数据点上这样做。
• 分析数据通常需要在某个时间窗口内访问它（例如，给我过去一周的点击率数据）。

虽然其他数据库也能在一定程度上处理时间序列数据，但TSDB的设计考虑到了上述特性，以更有效地处理数据的摄入、压缩和按时间聚合。那么，随着云计算、物联网和机器学习的发展，对时间序列数据的需求不断爆发，架构师应该如何选择TSDB？在这篇文章中，我们将比较一些流行的TSDB以及市场上的新玩家，以帮助你做出决定。

InfluxDB

InfluxDB于2013年首次发布，现在是TSDB领域当之无愧的市场领导者，超过了之前的Graphite和OpenTSDB。与许多开放源码数据库公司一样，InfluxDB以MIT许可的方式授权给单节点，InfluxDB云和InfluxDB企业的付费计划则提供了集群和其他生产就绪的功能。

图片来源：influxdata, (MIT)

在2019年InfluxDB 2.x发布之前，InfluxDB平台由TICK栈组成。Telegraf（收集和报告指标的代理）、InfluxDB、Chronograf（从InfluxDB查询数据的接口）和Kapacitor（实时流数据处理引擎）。如下图所示，InfluxDB 1.x主要专注于来自服务器和网络应用的时间序列数据。在Prometheus出现并抢占这一领域的市场份额之前，InfluxDB拥有最大的社区和集成，可以收集、存储和查看应用程序的指标。

图片来源：influxdata, (MIT)

InfluxDB 2.x在很大程度上简化了架构，将TICK堆栈捆绑到一个单一的二进制文件中，并引入了新的功能，使收集（如本地Prometheus插件）、组织（如组织和桶）和可视化（如数据浏览器）数据与它的Flux语言。

为了理解InfluxDB的工作原理，我们需要掌握以下关键概念。

• 数据模型（标签集模型） 。除了时间戳字段外，每个数据元素由各种标签（可选、可索引的元数据字段）、字段（键和值）和测量（标签、字段和时间戳的容器）组成。下面的例子采取了蜜蜂和蚂蚁的普查数据，由科学家Anderson和Mullen在Klamath和Portland收集。这里 位置 和 科学家 是标签，属于蜜蜂和蚂蚁的普查测量，有字段/值对。

图片来源：influxdata, (MIT)

• 数据模式（TSM和 TSI ） ：数据元素存储在时间结构的合并树（TSM）和时间序列索引（TSI）文件中。TSM可以被认为是一个LSM树，有写头日志（WAL）和类似于SSTables的只读文件，这些文件是经过排序和压缩的。TSI是InfluxDB内存映射在磁盘上的文件的索引，以利用操作系统的最小最近使用（ LRU ）内存。这是为了帮助处理具有高cardinality（即集合中的大元素）的数据集。
• Flux脚本语言： 由InfluxDB开发的特定领域语言，帮助查询数据。Flux有一个sql包，也可以帮助从SQL数据源查询。

最值得注意的是，InfluxDB在输入数据之前不强制执行模式。相反，模式是由输入数据自动创建的，从标签和字段中推断出来。这种类似NoSQL的体验既是InfluxDB的优势，也是它的劣势。对于自然适合这种标签集模型的相对较低的数据集（例如，大多数基础设施和应用指标，一些物联网数据，一些金融数据），InfluxDB非常容易上手，而不必担心设计模式或索引的问题。在目标是创建物理资产的数字模型的用例中，它也大放异彩。例如，在物联网中，人们可能需要创建一个数字孪生体来表示 传感器 的集合，并以一种有组织的方式摄取数据。

图片来源：TimescaleDB, (Apache)

另一方面，当数据集需要对连续字段进行索引（即InfluxDB不支持数字，因为标签必须是字符串）或数据验证时，”无模式 “可能是一个不利因素。另外，由于标签是有索引的，如果标签经常变化（例如，元数据在最初摄入后可能发生变化的用例），依靠InfluxDB来推断模式可能是昂贵的。

最后，InfluxDB决定创建自己的自定义功能数据脚本语言（Flux），为掌握这个生态系统带来了另一层复杂性。InfluxDB的团队指出，从类似SQL的InfluxQL转向Flux有两个动机。

• 时间序列数据符合基于流程的功能处理模型，其中数据流从一个输出转化到下一个。SQL支持的关系代数模型并不能很好地处理这种操作和函数的连锁关系。
• InfluxDB希望对时间序列数据的常见操作（如指数移动平均）提供一流的支持，而这并不是SQL标准的一部分。

Flux的语法肯定需要一些努力来适应，特别是如果你正在寻找简单的SQL查询或不希望学习另一种新的语言。但考虑到InfluxDB的大型社区和集成，Flux的一些优势开始显现，特别是当与内置的仪表盘相结合时。

图片来源：influxdata, (MIT)

总的来说，如果时间序列数据与标签集模型非常吻合，InfluxDB是一个不错的选择。主要的用例似乎是面向基础设施/应用监控，但作为这一领域明显的市场领导者，InfluxDB也与流行的数据源无缝集成。

• 优点 ：无模式的摄取，巨大的社区，与流行工具的集成。
• 缺点 ：高基数的数据集，自定义查询/处理语言

TimeScale数据库

InfluxDB选择了从头开始建立一个新的数据库和自定义语言，而另一端是TimescaleDB。TimescaleDB建立在PostgreSQL之上，并增加了一个称为 hypertable 的中间层，将数据分块到多个底层表格，同时将其抽象为一个单一的大表格，以便与数据进行交互。

图片来源：TimescaleDB, (Apache)

PostgreSQL 的兼容性是TimescaleDB的最大卖点。TimescaleDB完全支持所有的SQL功能（如连接，二级和部分索引），以及流行的扩展，如PostGIS。更重要的是，TimescaleDB继承了几十年来运行SQL查询的开发人员以及大规模运行PostgreSQL的数据库和系统管理员的知识。由于TimescaleDB可以被视为PostgreSQL的扩展，除了TimescaleDB自己的管理产品外，云管理选项（如 Azure Database for PostgreSQL，Aiven）也是现成的，更不用说虚拟机或容器上的无数自我管理选项。

图片来源：2020年Stack Overflow开发者调查，（ODbL）。

因为TimescaleDB一开始是作为一个物联网平台，他们一开始实际上是用InfluxDB来存储他们的传感器数据，它的功能对物联网时间序列数据来说是个好兆头，这些数据往往是突发的，由于网络不可靠而经常失序，并且具有高基数的特点。

• 超量表。 TimescaleDB根据时间列以及其他”空间 “值（如设备UID、位置标识符或股票符号）将其超量表划分为若干块。”空间 “值（如这些块可以被配置为在内存中保存最新的数据，按时间列异步压缩和重新排序数据到磁盘（而不是摄取时间），并在节点间进行复制或迁移。
• 连续聚合。 TimescaleDB还支持数据的连续聚合，以使计算关键指标，如每小时的平均值、最小值和最大值变得快速。物联网数据通常在聚合时更有用（例如，给我下午3点和4点之间的平均温度与下午3点的确切温度），所以不需要在每个聚合查询中扫描大量数据，可以帮助创建高性能的仪表板或分析。
• 数据保留。 在传统的 关系型数据库 中，大量的删除是一个昂贵的操作。然而，由于TimescaleDB将数据存储在块中，它提供了 drop_chunks 功能来快速删除旧数据，而没有同样的开销。由于旧数据的相关性随着时间的推移而减少，TimescaleDB可以与长期存储（如OLAP或blob存储）一起使用，移动旧数据以节省磁盘空间，并保持新数据的高性能。

至于性能，TimescaleDB有一个全面的帖子，详细介绍了使用时间序列基准套件（TSBS）比较TimescaleDB 1.7.1版本和InfluxDB 1.8.0（都是OSS版本）的插入和读取延迟指标。这两个数据库现在都有2.x版本，所以这个分析可能有点过时了，但结果显示，随着数据cardinality的增长，TimescaleDB的性能更优越（约3.5倍的性能）。

图片来源：TimescaleDB, (Apache)

TimescaleDB团队指出，InfluxDB的基于日志结构的合并树系统（TSI）与TimescaleDB的B树索引方法相比，是根本原因。然而，这里的启示不一定是TimescaleDB在性能上优于InfluxDB。性能基准是有意见的，而且受数据模型、硬件和配置的影响很大。相反，这个结果表明，TimescaleDB可能更适合于物联网的使用案例，在那里数据基数很高（例如，给我1000万台设备中的X设备的平均用电量）。

总的来说，TimescaleDB非常适合那些正在寻找一个巨大的性能提升而不需要重构的团队，以迁移出他们现有的 SQL数据库 。尽管TimescaleDB仍然相对较新（2017年首次发布），但在PostgreSQL基础上构建的决定已经提升了其采用数量，达到了前5名的TSDB。从轶事来看，我之前的物联网创业公司也使用TimescaleDB作为中间数据存储，以快速提取跨越几个月的聚合指标，并将旧数据转移到长期存储。由于我们已经在Kubernetes集群上运行PostgreSQL，安装TimescaleDB和迁移我们的工作负载，是一个简单的任务。

• 优点 。与PostgreSQL兼容，能很好地扩展数据量，有多种部署模式可供选择。
• 缺点 ：固定的模式（增加了一点复杂性，而且在摄入前需要进行数据转换）。

QuestDB

对于那些希望利用InfluxDB线路协议的灵活性和PostgreSQL的熟悉性的人来说，一个较新的时间序列数据库可能会满足这两个要求而不牺牲性能。QuestDB（YC S20）是一个用Java和C++编写的开源TSDB，虽然它推出不到一年，但现在已经排名前15位。在引擎下，QuestDB利用内存映射文件，在数据提交到磁盘之前支持快速读写。

图片来源。QuestDB, (Apache)

通过用Java和C++从头开始建立数据库，QuestDB团队专注于三件事。

• 性能。 解决摄取的瓶颈，特别是在高cardinality数据集周围。它还支持快速数据检索，方法是始终按顺序存储时间分区数据（通过在内存中洗牌），并且只分析所请求的列/分区而不是整个表。最后，QuestDB应用SIMD指令来并行化操作。
• 兼容性。 QuestDB支持InfluxDB线协议、PostgreSQL线、REST API和CSV上传，以摄入数据。习惯于使用其他TSDB的用户可以很容易地移植他们现有的应用程序，而不需要大幅重写。
• 通过SQL进行查询。 尽管支持多种摄取机制，QuestDB使用SQL作为查询语言，因此不需要学习像Flux这样的特定领域语言。

在性能方面，QuestDB最近发布了一篇博文，显示了基准测试结果，实现了每秒140万行的写入速度。QuestDB团队使用TSBS基准，在AWS的m5.8xlarge实例上使用多达14个工程的cpu-only用例（ 注意：140万的数字来自使用AMD Ryzen5处理器 ）。

图片来源。QuestDB, (Apache)

对于具有高基数（>1000万）的数据集，QuestDB的表现也优于其他TSDB，其峰值摄取吞吐量为904k行/秒，在使用英特尔至强CPU的m5.8xlarge实例上使用4个线程，在1000万设备上维持约640k行/秒。当在AMD Ryzen 3970X上运行相同的基准时，QuestDB显示出超过一百万行/秒的摄取吞吐量。

图片来源。QuestDB, (Apache)

基于数据模型和数据库的调整，性能基准可以是主观的，但它还是为QuestDB描绘了一个引人注目的比较点。由于InfluxDB和TimescaleDB都支持TSBS开箱即用的这些用例，看看结果如何，将会很有趣。

QuestDB的另一个有趣的组成部分是支持InfluxDB内联协议和PostgreSQL线程的摄取。对于现有的InfluxDB用户，你可以简单地配置Telegraf以指向QuestDB’的地址和端口。同样，对于PostgreSQL用户，使用现有的客户端库或 JDBC 将数据写入QuestDB中。无论采用哪种摄取方法，都可以使用标准SQL进行数据查询，但API参考页上列出了一些明显的例外。

作为这个领域的新进入者，QuestDB最明显的缺点是缺乏对基础设施功能的支持（如复制、自动备份/恢复）。它确实已经与一些最流行的工具（如PostgreSQL、Grafana、Kafka、Telegraf、Tableau）集成，但它需要一些时间才能达到上述其他TSDB的水平。

尽管如此，QuestDB仍是一个很有前途的项目，可以平衡InfluxDB和TimescaleDB的积极因素。

• 优点 ：快速摄取（特别是对于高cardinality的数据集），支持InfluxDB协议和PostgreSQL线，通过标准SQL进行查询
• 缺点 ：社区规模较小，可用的集成，生产准备就绪。

总结

随着对时间序列数据的需求不断增长，专门处理这些数据的TSDB将被大量采用，同时也将面临激烈的竞争。除了本文涉及的三个开源TSDB，还有来自AWS（AWS Timestream）和Azure（Azure Series Insights）的公共云产品。

与所有数据库一样，选择 “完美 “的TSDB主要取决于你的业务需求、数据模型和使用情况。如果你的数据符合taget模型，InfluxDB就能很好地工作，并且有一个丰富的集成生态系统可以使用。TimescaleDB是现有PostgreSQL用户的自然选择。最后，如果性能是主要关注点，QuestDB是一个有前途的项目，正在快速增长。