InfluxDB vs. TimescaleDB: Sügav sukeldumine andmereaks andmete titaanidesse

Meie ühendatud maailmas genereeritakse andmeid enneolematu kiirusega. Alates Saksamaa nutika tehase sensoritest kuni Wall Streeti finantsiteabekuvajateni ning Singapuri SaaS-ettevõtte rakenduse jõudlusnäitajatest kuni Amazonase vihmametsade keskkonnaseireni on selle revolutsiooni südames üks konkreetne andmetüüp: andmereaks andmed.

Andmereaks andmed on ajaliselt järjestatud andmepunktide jada. Nende lakkamatu, suure mahuga olemus esitab unikaalseid väljakutseid salvestamise, otsingu ja analüüsi jaoks, millega traditsioonilised relatsioonilised andmebaasid polnud arvestanud. See on viinud spetsiaalse andmebaaside kategooria tekkeni, mida tuntakse andmereaks andmebaasidena (TSDB).

TSDB valdkonna paljude tegijate seas domineerivad vestluses järjepidevalt kaks nime: InfluxDB ja TimescaleDB. Mõlemad on võimsad, populaarsed ja väga võimekad, kuid lähenevad probleemile põhimõtteliselt erinevate arhitektuurifilosoofiatega. Nende vahel valimine on kriitilise tähtsusega otsus, mis võib oluliselt mõjutada teie rakenduse jõudlust, skaleeritavust ja operatiivset keerukust.

See põhjalik juhend analüüsib neid kahte titaani, uurides nende arhitektuuri, andmemudeleid, päringukeeli, jõudlusnäitajaid ja ideaalseid kasutusjuhtumeid. Lõpuks on teil selge raamistik, et määrata, milline andmebaas sobib kõige paremini teie konkreetsetele vajadustele.

Mis on InfluxDB? Eesmärgipärane jõujaam

InfluxDB on nullist ehitatud, eesmärgipärane andmereaks andmebaas, mis on kirjutatud Go programmeerimiskeeles. See on loodud ühe peamise eesmärgiga: käsitleda äärmuslikke ajatempliga andmemahtusid maksimaalse efektiivsusega. See ei kanna endas üldotstarbelise andmebaasi pagasit, võimaldades seda kõrgelt optimeerida andmereaks andmete konkreetsete töökoormuste jaoks: suure läbilaskevõimega kirjutamised ja ajakesksed päringud.

Põhiarhitektuur ja andmemudel

InfluxDB arhitektuur on loodud kiiruse ja lihtsuse jaoks. Aastaid on selle tuum olnud Time-Structured Merge Tree (TSM) salvestusmootor, mis on optimeeritud suure sissevõtmiskiiruse ja tõhusa tihendamise jaoks. Andmed InfluxDB-s on korraldatud lihtsasse ja intuitiivsesse mudelisse:

• Mõõtmine: Teie andmereaks andmete konteiner, mis on analoogne SQL-i tabelile. Näide: cpu_usage.
• Sildid: Võtme-väärtuse stringipaarid, mis salvestavad andmete metaandmeid. Sildid on alati indekseeritud ja on tõhusa päringu jaoks üliolulised. Näide: host=serverA, region=us-west-1.
• Väljad: Tegelikud andmeväärtused, mis võivad olla ujukomaarvud, täisarvud, stringid või Boole'i väärtused. Väljad ei ole indekseeritud. Näide: usage_user=98.5, usage_system=1.5.
• Ajatempel: Väljaväärtustega seotud kõrge täpsusega ajatempel.

Üksik andmepunkt InfluxDB-s võib välja näha selline: cpu_usage,host=serverA,region=us-west-1 usage_user=98.5,usage_system=1.5 1672531200000000000. Siltide (indekseeritud metaandmed) ja väljade (indekseerimata andmed) vahelise erinevuse mõistmine on tõhusa InfluxDB skeemi kujundamise aluseks.

Päringukeeled: InfluxQL ja Flux

InfluxDB pakub kahte päringukeelt:

1. InfluxQL: SQL-i sarnane päringukeel, mis on intuitiivne kõigile, kellel on taust traditsioonilistes andmebaasides. See sobib suurepäraselt lihtsateks koondamisteks ja andmete otsimiseks.
2. Flux: Võimas, funktsionaalne andmete skriptimiskeel. Flux on palju võimekam kui InfluxQL, võimaldades keerulisi teisendusi, liitmisi mõõtmiste vahel ja integratsiooni väliste andmeallikatega. Kuid sellega kaasneb oluliselt järsem õppimiskõver.

Põhifunktsioonid ja ökosüsteem

• Suur kirjutamise läbilaskevõime: Loodud miljonite andmepunktide sissevõtmiseks sekundis.
• Sisseehitatud platvorm: InfluxDB 2.0 ja uuemad versioonid pakuvad ühtset platvormi, mis sisaldab andmete kogumist (nagu Telegraf), visualiseerimist (armatuurlauad) ja hoiatamist (ülesanded) ühes binaaris. See asendab vanema TICK Stacki (Telegraf, InfluxDB, Chronograf, Kapacitor).
• Andmete elutsükli haldamine: Automatiseeritud andmete säilitamise poliitikad võimaldavad teil hõlpsalt hallata andmesalvestust, vähendades või kustutades vanu andmeid automaatselt.
• Eraldiseisev lihtsus: Avatud lähtekoodiga versioon on üks binaar ilma väliste sõltuvusteta, mis muudab selle käivitamise väga lihtsaks.

Mis on TimescaleDB? SQL andmereaks andmete jaoks

TimescaleDB kasutab täiesti erinevat lähenemist. Selle asemel, et ehitada andmebaas nullist, on see ehitatud võimsa PostgreSQL laiendusena. See tähendab, et see pärib kõik ühe maailma kõige arenenuma avatud lähtekoodiga relatsioonilise andmebaasi stabiilsuse, töökindluse ja rikkalikud funktsioonid, lisades samal ajal spetsiaalseid optimeerimisi andmereaks andmete jaoks.

Põhiarhitektuur ja andmemudel

Kui installite TimescaleDB, siis sisuliselt superlaadite tavalist PostgreSQL eksemplari. Maagia peitub selle põhikontseptsioonides:

• Hüpertabelid: Need on kasutajapoolsed tabelid, kuhu salvestate oma andmereaks andmed. Need näevad välja ja tunnevad end nagu tavalised PostgreSQL tabelid.
• Tükid: Sisemiselt jagab TimescaleDB hüpertabeli andmed automaatselt paljudeks väiksemateks alamtabeliteks, mida nimetatakse tükkideks, mis põhinevad ajal. Iga tükk on tavaline PostgreSQL tabel. See partitsioneerimine on kasutajale läbipaistev, kuid on TimescaleDB jõudluse võti.

Kuna see on ehitatud PostgreSQL peale, on andmemudel puhtalt relatsiooniline. Loote tavalise SQL-i tabeli, millel on veerud teie ajatempli, metaandmete (nagu seadme ID või asukoht) ja andmeväärtuste jaoks. Uut andmemudelit pole vaja õppida, kui te juba SQL-i tunnete.

CREATE TABLE conditions ( time TIMESTAMPTZ NOT NULL, location TEXT NOT NULL, temperature DOUBLE PRECISION NULL, humidity DOUBLE PRECISION NULL ); SELECT create_hypertable('conditions', 'time');

Päringukeel: Täieliku SQL-i võimsus

TimescaleDB suurim müügiargument on selle päringukeel: standardne SQL. See on mitmel põhjusel tohutu eelis:

• Null õppimiskõver: Iga arendaja, analüütik või tööriist, mis räägib SQL-i, saab kohe TimescaleDB-ga töötada.
• Võrreldamatu võimsus: Saate juurdepääsu SQL-i täielikule analüütilisele võimsusele, sealhulgas alampäringutele, aknafunktsioonidele ja mis kõige tähtsam, JOINidele.
• Rikkalik ökosüsteem: Kogu tohutu PostgreSQL tööriistade, konnektorite ja laienduste ökosüsteem (nagu PostGIS täiustatud geopatsiaalsete päringute jaoks) on teile saadaval.

TimescaleDB lisab SQL-ile ka sadu spetsiaalseid andmereaks funktsioone, nagu time_bucket(), first() ja last(), et lihtsustada ja kiirendada tavalisi andmereaks päringuid.

Põhifunktsioonid ja ökosüsteem

• Täielik SQL-i tugi: Kasutage olemasolevaid SQL-i teadmisi ja tööriistu ilma muudatusteta.
• Relatsioonilised ja andmereaks andmed koos: Ühendage sujuvalt oma andmereaks andmed (nt sensorite näidud) oma relatsiooniliste äriandmetega (nt seadme metaandmed, kliendiinfo).
• Tõestatud töökindlus: Pärib PostgreSQL aastakümnete pikkuse arenduse, kaljukindla töökindluse ja ACID-i vastavuse.
• Täiustatud tihendamine: Pakub oma klassi parimat veergude tihendamist, mis võib vähendada salvestusruumi jalajälge üle 90%.

Otsene võrdlus: InfluxDB vs. TimescaleDB

Jaotame peamised erinevused mitme olulise kriteeriumi alusel, et aidata teil teha teadlikku otsust.

Põhifilosoofia ja arhitektuur

• InfluxDB: Eesmärgipärane, eraldiseisev süsteem. See seab esikohale jõudluse ja kasutuslihtsuse andmereaks töökoormuste jaoks, ehitades kõike nullist. Selle tulemuseks on kõrgelt optimeeritud, kuid potentsiaalselt vähem paindlik süsteem.
• TimescaleDB: Laiendus, mis täiustab üldotstarbelist andmebaasi. See seab esikohale töökindluse, päringuvõimsuse ja ökosüsteemi ühilduvuse, ehitades PostgreSQL küpsele alusele. See pakub uskumatut paindlikkust, kuid võib kaasa tuua täieliku RDBMS-i haldamise operatiivse kulu.

Globaalne perspektiiv: Bangalore'i idufirma võib eelistada InfluxDB lihtsat, kõik-ühes seadistust kiireks prototüüpimiseks. Seevastu suur Londoni finantsasutus võib eelistada TimescaleDB-d selle võime tõttu integreeruda nende olemasoleva PostgreSQL infrastruktuuriga ja selle tõestatud andmete terviklikkuse tõttu.

Andmemudel ja skeemi paindlikkus

• InfluxDB: Kasutab mitterelatsioonilist mõõtmiste, siltide ja väljade mudelit. See on standardsete andmereaks mustrite jaoks väga tõhus, kuid muudab relatsioonilise loogika keeruliseks. Suur kardinaalsus (suur hulk unikaalseid sildiväärtusi) võib olla vanemates versioonides jõudluse väljakutse.
• TimescaleDB: Kasutab standardset relatsioonilist (SQL) mudelit. See nõuab skeemi määratlemist eelnevalt, kuid pakub JOINide kaudu tohutut paindlikkust keeruliste andmesuhete jaoks. See käsitleb suurt kardinaalsust hästi, koheldes seda nagu mis tahes muud indekseeritud veergu PostgreSQL-is.

Päringukeel

• InfluxDB: Kahekeelne maailm. InfluxQL on lihtne, kuid piiratud. Flux on andmereaks analüüsi jaoks äärmiselt võimas, kuid on patenteeritud keel, mis nõuab teie meeskonnalt märkimisväärset õppimisinvesteeringut.
• TimescaleDB: Standardne SQL. See on vaieldamatult selle kõige veenvam funktsioon. See alandab sisenemisbarjääri, avab tohutu talendibaasi ja võimaldab keerukaid analüütilisi päringuid, mis on SQL-is triviaalne, kuid InfluxQL-is keeruline või võimatu.

Jõudlus: sissevõtmine, päring ja salvestamine

Jõudluse võrdlusalused on kurikuulsalt keerulised ja töökoormusest sõltuvad. Siiski saame arutada üldisi omadusi.

• Sissevõtmise läbilaskevõime: Mõlemad andmebaasid pakuvad fenomenaalset kirjutamisjõudlust ja saavad sobiva riistvara korral hakkama miljonite mõõdikutega sekundis. Pikka aega oli InfluxDB-l sageli väike eelis toorest, lihtsas sissevõtmiskiiruses tänu oma spetsiaalsele TSM-mootorile. TimescaleDB jõudlus on äärmiselt konkurentsivõimeline ja saab suurt kasu pakettkirjutustest.
• Päringu jõudlus:
  • Lihtsate ajapõhiste koondamiste korral (nt AVG(cpu_usage) viimase tunni jooksul, rühmitatuna hosti järgi) on mõlemad andmebaasid välkkiired.
  • Keeruliste analüütiliste päringute korral, mis hõlmavad JOINe relatsiooniliste metaandmetega, on TimescaleDB vaieldamatu võitja. Selliste päringute tegemine InfluxDB-s nõuab Flux-i kasutamist ja võib olla oluliselt keerulisem ja vähem jõudsam.
• Andmete tihendamine: Mõlemad pakuvad suurepärast, valdkonna juhtivat tihendamist. InfluxDB TSM kasutab selliseid tehnikaid nagu delta kodeerimine ja jooksu pikkuse kodeerimine. TimescaleDB pakub läbipaistvat veerukujulist tihendamist veeru kohta, võimaldades teil segada ja sobitada oma andmetüüpide jaoks parimaid tihendamisalgoritme, saavutades sageli 90-98% tihendamise.

Ökosüsteem ja integratsioonid

• InfluxDB: Sellel on tugev, küps ökosüsteem, eriti DevOps ja seire valdkonnas. Sellel on emakeelsed klienditeegid paljudes keeltes ja see integreerub sujuvalt selliste tööriistadega nagu Grafana. Kõik-ühes InfluxDB 2.0+ platvorm on täielik lahendus otse karbist.
• TimescaleDB: Selle ökosüsteem on kogu PostgreSQL ökosüsteem. See on tohutu eelis. Iga rakendus, konnektor (JDBC, ODBC), BI tööriist (Tableau, Power BI) või laiendus, mis töötab PostgreSQL-iga, töötab TimescaleDB-ga. See hõlmab võimsaid laiendusi, nagu PostGIS maailmatasemel geopatsiaalseks analüüsiks, muutes selle ideaalseks selliste kasutusjuhtude jaoks nagu logistika või varade jälgimine.

Skaleeritavus ja klasterdamine

• InfluxDB: Avatud lähtekoodiga versioon on ühe sõlme eksemplar. Horisontaalne skaleerimine ja kõrge kättesaadavus on kaubanduslike InfluxDB Enterprise ja InfluxDB Cloud toodete funktsioonid.
• TimescaleDB: Avatud lähtekoodiga versioon võib vertikaalselt skaleerida, et käsitleda väga suuri andmekogumeid ühel võimsal serveril. Mitme sõlme klasterdamine horisontaalseks skaleerimiseks ja kõrge kättesaadavus on saadaval nende pilve- ja isehostitud ettevõtte pakkumistes.

Kasutusjuhtumi süvaanalüüs: Millal valida kumb?

Valik ei seisne selles, milline andmebaas on objektiivselt "parem", vaid milline on teie projekti, meeskonna ja andmete jaoks "õige sobivus".

Valige InfluxDB, kui...

• Teie kasutusjuhtum on puhas DevOps/mõõdikute jälgimine: InfluxDB platvorm on kohandatud mõõdikute kogumiseks ja analüüsimiseks serveritest, rakendustest ja võrkudest. Telegraf kollektoril on sadu pistikprogramme, muutes selle plug-and-play lahenduseks.
• Te seate esikohale seadistamise lihtsuse: Kiireks, eraldiseisvaks TSDB-ks ilma väliste sõltuvusteta on InfluxDB ühe binaariga raske ületada.
• Teie päringuvajadused on peamiselt ajakesksed koondamised: Kui teete peamiselt GROUP BY time() ja teil pole vaja JOIN-ida keeruliste äriandmetega, on InfluxDB väga tõhus.
• Teie meeskond on valmis investeerima Flux-i: Kui näete Flux-i võimsate analüüsivõimete väärtust ja olete valmis õppimiskõveraks, võib see olla oluline eelis.

Valige TimescaleDB, kui...

• Te kasutate juba PostgreSQL-i: Kui teie organisatsioonil on juba PostgreSQL teadmised ja infrastruktuur, on TimescaleDB lisamine loomulik ja väikese kuluga valik.
• Teil on vaja kombineerida andmereaks ja relatsioonilisi andmeid: See on TimescaleDB killerfunktsioon. Kui teil on vaja käivitada päringuid nagu "Näita mulle kõigi konkreetse tehase toodetud seadmete keskmist sensori temperatuuri, mis kuuluvad 'premium' taseme klientidele", on TimescaleDB selge valik.
• Teie meeskond elab ja hingab SQL-i: Teie arendus- ja andmeanalüüsimeeskondade olemasolevate teadmiste kasutamine on tohutu tootlikkuse suurendaja.
• Teil on vaja georuumilist-ajalist analüüsi: TimescaleDB ja PostGIS laienduse kombinatsioon loob võrreldamatu platvormi andmete analüüsimiseks, millel on nii aja- kui ka asukoha komponent (nt globaalse laevastiku jälgimine).
• Te vajate küpse RDBMS töökindlust ja andmete terviklikkust: Finantsteenuste, tööstuslike juhtimissüsteemide või mis tahes rakenduse jaoks, kus andmekadu pole valik, on PostgreSQL lahingus testitud alus suureks eeliseks.

Tulevik: InfluxDB 3.0 ja Timescale'i areng

Andmebaasi maastik on pidevalt arenev. Oluline areng on InfluxDB 3.0. See uus versioon kujutab endast täielikku arhitektuurilist kapitaalremonti, ehitades salvestusmootori (nimega IOx) Rust-is, kasutades kaasaegseid andmeökosüsteemi tehnoloogiaid nagu Apache Arrow ja Apache Parquet. See toob kaasa transformatiivsed muudatused:

• Virtuaalselt piiramatu kardinaalsus: Uus mootor on loodud käsitlema peaaegu lõpmatut seeria kardinaalsust, mis on ajalooline valupunkt.
• SQL-i tugi: InfluxDB 3.0 pakub esmaklassilist SQL-i tuge peamise päringukeelena, mis on otsene samm konkureerimiseks TimescaleDB suurima eelise vastu.
• Veergude salvestus: Parquet kasutamine tagab väga tõhusa, standardiseeritud veerukujulise salvestuse.

See areng hägustab piire kahe andmebaasi vahel. Kuna InfluxDB 3.0 küpseb, pakub see palju eeliseid (nagu SQL ja veerukujuline salvestus), mis olid kunagi ainulaadsed TimescaleDB-le, säilitades samal ajal oma eesmärgipärase fookuse.

Vahepeal jätkab TimescaleDB uuenduste tegemist, lisades selliseid funktsioone nagu täiustatud tihendamine, parem mitme sõlme jõudlus ja sügavam integratsioon pilvepõhise ökosüsteemiga, tugevdades oma positsiooni PostgreSQL maailma peamise andmereaks lahendusena.

Järeldus: Õige valiku tegemine oma globaalse rakenduse jaoks

Lahing InfluxDB ja TimescaleDB vahel on klassikaline lugu kahest filosoofiast: spetsialiseeritud, eesmärgipärane süsteem versus laiendatav, üldotstarbeline jõujaam. Universaalset võitjat pole.

Õige valik sõltub teie konkreetsete vajaduste hoolikast hindamisest:

1. Andmemudeli keerukus: Kas teil on vaja JOIN-ida andmereaks andmeid teiste äriandmetega? Kui jah, siis kaldute TimescaleDB poole. Kui ei, siis on InfluxDB tugev kandidaat.
2. Olemasolevad meeskonna oskused: Kas teie meeskond on täis SQL-i eksperte? TimescaleDB tundub nagu kodu. Kas nad on avatud uue, võimsa keele nagu Flux õppimisele või alustavad värskelt? InfluxDB võib sobida.
3. Operatiivne kulu: Kas soovite lihtsat, eraldiseisvat binaari? InfluxDB. Kas te juba haldate PostgreSQL-i või tunnete end sellega mugavalt? TimescaleDB.
4. Ökosüsteemi vajadused: Kas vajate konkreetseid PostgreSQL laiendusi nagu PostGIS? TimescaleDB on teie ainus võimalus. Kas DevOps-ile keskendunud Telegraf ja InfluxDB platvormi ökosüsteem on ideaalne vaste? Minge koos InfluxDB-ga.

InfluxDB 3.0 ja selle SQL-i toe tulekuga muutub otsus nüansseeritumaks. Siiski jäävad põhifilosoofiad alles. InfluxDB on andmereaks esimene platvorm, samas kui TimescaleDB on PostgreSQL esimene platvorm, millel on erakordsed andmereaks võimed.

Lõppkokkuvõttes on parim nõuanne igale globaalsele meeskonnale teha teostatavusuuring. Seadistage mõlemad andmebaasid, võtke sisse oma andmete representatiivne valim ja käivitage selliseid päringuid, mida teie rakendus vajab. Praktiline kogemus näitab, milline andmebaas mitte ainult ei tööta teie töökoormuse jaoks kõige paremini, vaid tundub ka teie meeskonna jaoks kõige paremini.