IoTDB和InfluxDB性能如何?哪个性能高呢?

2021-02-20 18:37发布

3条回答
杨晓春
2楼 · 2021-02-22 14:44

InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据库,专注于海量时序数据的高性能读、高性能写、高效存储与实时分析等,在DB-Engines Ranking时序型数据库排行榜上排名第一,广泛应用于DevOps监控、IoT监控、实时分析等场景。

慕容
3楼 · 2021-02-25 11:28
  1. Load

    • 场景:数据先load到内存,然后直接load到数据库中;

    • IotDB(772,406 points/s) > InfluxDB (631,227 points/s)

  2. Append

    • IotDB > InfluxDB, client number <= 300,

    • IotDB = InfluxDB, client number > 300.

    • IotDB = InfluxDB, client number <= 300,

    • IotDB(329,172 points/s) < InfluxDB> 300.

    • 吞吐

    • 延迟

  3. Query

    • IotDB < InfluxDB>

    • IotDB > InfluxDB

    • 吞吐

    • 延迟

  4. Append压力测试(同时有一个查询程序在运行着)

    • IotDB = InfluxDB

    • 吞吐

总体结论:IotDB查询性能是InfluxDB的2倍,插入性能稍微优于InfluxDB;不过在高并发(client>300)Append的情况下,IotDB稍微逊色于InfluxDB。

征戰撩四汸
4楼 · 2021-11-18 11:30

InfluxDB 是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库,无需外部依赖。用于存储和分析时间序列数据的开源数据库。 适合存储设备性能、日志、物联网传感器等带时间戳的数据,其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。 InfluxDB 包括用于存储和查询数据,在后台处理ETL或监视和警报目的,用户仪表板以及可视化和探索数据等的API。

InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据。它由Go写成,着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据,IoT行业的实时数据等场景。

类似的数据库有Elasticsearch、Graphite、IotDB等。

InfluxDB优点

  • 专为时间序列数据编写的自定义高性能数据存储。 TSM引擎允许高摄取速度和数据压缩

  • 完全用 Go 语言编写。 它编译成单个二进制文件,没有外部依赖项

  • 简单,高性能的写入和查询HTTP API

  • 插件支持其他数据提取协议,如Graphite,collectd和OpenTSDB

  • 专为类似SQL的查询语言量身定制,可轻松查询聚合数据

  • 标签允许对系列进行索引以实现快速有效的查询

  • 保留策略有效地自动使过时数据过期

  • 连续查询自动计算聚合数据,以提高频繁查询的效率

InfluxDB缺点

  • InfluxDB 的开源版本只支持一个节点。

  • 开源版本没有集群功能,集群版本需要收费

  • 存在前后版本兼容问题

  • 存储引擎在变化

Apache IoTDB 是用Java语言编写的, 是专为物联网时序数据打造的数据库,提供数据采集、存储、分析的功能。IoTDB 提供端云一体化的解决方案,在云端,提供高性能的数据读写以及丰富的查询能力,针对物联网场景定制高效的目录组织结构,并与 Apache Hadoop、Spark、Flink 等大数据系统无缝打通;在边缘端,提供轻量化的 TsFile 管理能力,端上的数据写到本地 TsFile,并提供一定的基础查询能力,同时支持将 TsFile 数据同步到云端。

IotDB优点

  • 国产项目,现在国家大力推行自主研发,国产化. IotDB是清华自研时间序列数据库,Apache 孵化项目,2014年项目启动,2018年11月18号 iotdb 正式进入 apache 孵化器,成为中国高校首个进入 apache 孵化器的项目。

  • 为用户提供数据收集、存储和分析等特定的服务

  • 轻量级的结构、高性能和可用的特性,以及与Hadoop和Spark生态的无缝集成,满足了工业IoTDB领域中海量数据存储、高吞吐量数据写入和复杂数据分析的需求。

  • 灵活的部署策略。IoTDB为用户提供了一个在云平台或终端设备上的一键安装工具,以及一个连接云平台和终端上的数据的数据同步工具。

  • 硬件成本低。IoTDB可以达到很高的磁盘存储压缩比。

  • 高效的目录结构。IoTDB支持智能网络设备对复杂时间序列数据结构的高效组织,同类设备对时间序列数据的组织,海量复杂时间序列数据目录的模糊搜索策略。

  • 高吞吐量读写。IoTDB支持数以百万计的低功耗设备的强连接数据访问、高速数据读写,适用于上述智能网络设备和混合设备。

  • 丰富的查询语义。IoTDB支持跨设备和测量的时间序列数据的时间对齐、时间序列字段的计算(频域转换)和时间维度的丰富聚合函数支持。

  • 学习成本非常低。IoTDB支持类似sql的语言、JDBC标准API和易于使用的导入/导出工具。

  • 与先进的开放源码生态系统的无缝集成。IoTDB支持分析生态系统,如Hadoop、Spark和可视化工具(如Grafana)。

IotDB缺点

  • 目前只有单节点版本,不过集群版本马上要发布了

  • IoTDB TsFile 的结构,目前仅有 java 版本,资源占用方面对边缘轻量级设备不友好,限制了其在端/设备侧的应用。

  • 存储上支持使用 HDFS 或 本地盘,通过使用 HDFS 来存储可保证存储层高可用,但计算层没有进一步的高可用保障。


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