探索 InfluxDB 和 TimescaleDB 之间的终极比较。 了解它们的核心差异、性能、查询语言和用例，以便为您的全球应用程序选择合适的时序数据库。
InfluxDB vs. TimescaleDB：深入探究时序数据领域的两大巨头
在我们这个高度互联的世界中，数据的生成速度空前。 从德国智能工厂的传感器到华尔街的金融行情，再到新加坡 SaaS 公司的应用程序性能指标以及亚马逊雨林的环境监测，一种特定类型的数据是这场革命的核心：时序数据。
时序数据是按时间顺序索引的数据点序列。 其持续不断、大容量的特性给存储、检索和分析带来了独特的挑战，而传统的关系数据库并非为此而设计。 这催生了一种称为时序数据库 (TSDB) 的专门数据库类别。
在 TSDB 领域的众多参与者中，有两个名字始终占据对话的主导地位：InfluxDB 和 TimescaleDB。 两者都功能强大、广受欢迎且功能强大，但它们从根本不同的架构理念来解决问题。 在它们之间做出选择是一个关键的决定，它会显着影响应用程序的性能、可伸缩性和运营复杂性。
本综合指南将剖析这两个巨头，探索它们的架构、数据模型、查询语言、性能特征和理想用例。 最后，您将拥有一个清晰的框架来确定哪个数据库最适合您的特定需求。
什么是 InfluxDB？ 专为时序数据而生的强大引擎
InfluxDB 是一个从头开始、专门构建的时序数据库，用 Go 编程语言编写。 它的设计目标只有一个：以最高的效率处理极大量的带时间戳的数据。 它没有通用数据库的包袱，使其能够针对时序数据的特定工作负载进行高度优化：高吞吐量写入和以时间为中心的查询。
核心架构和数据模型
InfluxDB 的架构专为速度和简单性而构建。 多年来，它的核心一直是时间结构合并树 (TSM) 存储引擎，该引擎针对高摄取率和高效压缩进行了优化。 InfluxDB 中的数据被组织成一个简单直观的模型：
- Measurement（测量）： 时序数据的容器，类似于 SQL 中的表。 示例：
cpu_usage。 - Tags（标签）： 存储有关数据的元数据的键值字符串对。 标签始终被索引，对于高效查询至关重要。 示例：
host=serverA、region=us-west-1。 - Fields（字段）： 实际数据值，可以是浮点数、整数、字符串或布尔值。 字段未被索引。 示例：
usage_user=98.5、usage_system=1.5。 - Timestamp（时间戳）： 与字段值关联的高精度时间戳。
InfluxDB 中的单个数据点可能如下所示：cpu_usage,host=serverA,region=us-west-1 usage_user=98.5,usage_system=1.5 1672531200000000000。 了解标签（索引元数据）和字段（未索引数据）之间的区别是设计有效的 InfluxDB 模式的基础。
查询语言：InfluxQL 和 Flux
InfluxDB 提供两种查询语言：
- InfluxQL： 一种类似 SQL 的查询语言，对于具有传统数据库背景的人来说非常直观。 它非常适合简单的聚合和数据检索。
- Flux： 一种强大的函数式数据脚本语言。 Flux 的功能远胜于 InfluxQL，能够进行复杂的转换、跨测量的连接以及与外部数据源的集成。 但是，它的学习曲线要陡峭得多。
主要特性和生态系统
- 高写入吞吐量： 旨在每秒摄取数百万个数据点。
- 内置平台： InfluxDB 2.0 及更高版本提供了一个统一的平台，该平台在一个二进制文件中包含数据收集（如 Telegraf）、可视化（仪表板）和警报（任务）。 这取代了旧的 TICK Stack（Telegraf、InfluxDB、Chronograf、Kapacitor）。
- 数据生命周期管理： 自动数据保留策略允许您通过自动降采样或删除旧数据来轻松管理数据存储。
- 独立的简单性： 开源版本是一个没有外部依赖项的单个二进制文件，使其非常易于启动和运行。
什么是 TimescaleDB？ 用于时序数据的 SQL
TimescaleDB 采用了完全不同的方法。 它不是从头开始构建数据库，而是构建为 PostgreSQL 的强大扩展。 这意味着它继承了世界上最先进的开源关系数据库之一的所有稳定性、可靠性和丰富特性，同时为时序数据添加了专门的优化。
核心架构和数据模型
当您安装 TimescaleDB 时，您实际上是在增强标准 PostgreSQL 实例。 诀窍在于其核心概念：
- Hypertables（超表）： 这些是用户面对的表，您可以在其中存储时序数据。 它们看起来和感觉起来都像常规 PostgreSQL 表。
- Chunks（块）： 在内部，TimescaleDB 会自动将超表数据划分为许多较小的子表，称为块，这些块基于时间。 每个块都是一个标准的 PostgreSQL 表。 这种分区对用户来说是透明的，但它是 TimescaleDB 性能的关键。
因为它构建在 PostgreSQL 之上，所以数据模型是纯粹的关系型的。 您可以创建一个标准的 SQL 表，其中包含时间戳、元数据（如设备 ID 或位置）和数据值的列。 如果您已经了解 SQL，则无需学习新的数据模型。
CREATE TABLE conditions (
time TIMESTAMPTZ NOT NULL,
location TEXT NOT NULL,
temperature DOUBLE PRECISION NULL,
humidity DOUBLE PRECISION NULL
);
SELECT create_hypertable('conditions', 'time');
查询语言：完整 SQL 的强大功能
TimescaleDB 最大的卖点是它的查询语言：标准 SQL。 这具有巨大的优势，原因如下：
- 零学习曲线： 任何会说 SQL 的开发人员、分析师或工具都可以立即使用 TimescaleDB。
- 无与伦比的功能： 您可以访问 SQL 的全部分析功能，包括子查询、窗口函数，最重要的是 JOIN。
- 丰富的生态系统： 整个庞大的 PostgreSQL 工具、连接器和扩展生态系统（如用于高级地理空间查询的 PostGIS）都可供您使用。
TimescaleDB 还向 SQL 添加了数百个专门的时序函数，例如 time_bucket()、first() 和 last()，以简化和加速常见的时序查询。
主要特性和生态系统
- 完全 SQL 支持： 无需修改即可利用现有的 SQL 专业知识和工具。
- 将关系数据和时序数据结合在一起： 无缝地将您的时序数据（例如，传感器读数）与您的关系业务数据（例如，设备元数据、客户信息）连接起来。
- 经过验证的可靠性： 继承了 PostgreSQL 数十年的开发、坚如磐石的可靠性和 ACID 合规性。
- 高级压缩： 提供一流的列式压缩，可以将存储空间减少 90% 以上。
正面交锋：InfluxDB vs. TimescaleDB
让我们分解几个关键标准中的核心差异，以帮助您做出明智的决定。
核心理念和架构
- InfluxDB： 一个专门构建的独立系统。 它通过从头开始构建所有内容来优先考虑时序工作负载的性能和易用性。 这导致了一个高度优化但可能不太灵活的系统。
- TimescaleDB： 一种增强通用数据库的扩展。 它通过构建在 PostgreSQL 的成熟基础上，优先考虑可靠性、查询能力和生态系统兼容性。 这提供了令人难以置信的灵活性，但可能会引入管理完整 RDBMS 的运营开销。
全球视角： 班加罗尔的一家初创公司可能更喜欢 InfluxDB 简单的一体化设置，以便快速原型设计。 相比之下，伦敦的一家大型金融机构可能更喜欢 TimescaleDB，因为它能够与他们现有的 PostgreSQL 基础设施集成，并且具有经过验证的数据完整性。
数据模型和模式灵活性
- InfluxDB： 使用测量、标签和字段的非关系模型。 这对于标准时序模式非常有效，但使关系逻辑变得困难。 高基数（大量唯一标签值）可能是旧版本中的性能挑战。
- TimescaleDB： 使用标准关系 (SQL) 模型。 这需要预先定义一个模式，但通过 JOIN 为复杂的数据关系提供了极大的灵活性。 它可以很好地处理高基数，就像处理 PostgreSQL 中的任何其他索引列一样。
查询语言
- InfluxDB： 一个双语世界。 InfluxQL 简单但有限。 Flux 对于时序分析非常强大，但它是一种专有语言，需要您的团队进行大量的学习投资。
- TimescaleDB： 标准 SQL。 这可以说是它最引人注目的特性。 它降低了进入门槛，释放了大量人才库，并允许进行复杂的分析查询，这些查询在 SQL 中很简单，但在 InfluxQL 中很复杂或不可能。
性能：摄取、查询和存储
性能基准测试众所周知地复杂且依赖于工作负载。 但是，我们可以讨论一般特征。
- 摄取吞吐量： 这两个数据库都提供出色的写入性能，并且可以在适当的硬件上每秒处理数百万个指标。 长期以来，由于其专用的 TSM 引擎，InfluxDB 在原始、简单的摄取速度方面通常略胜一筹。 TimescaleDB 的性能极具竞争力，并且从批量写入中获益匪浅。
- 查询性能：
- 对于简单的时间聚合（例如，过去一小时内按主机分组的 `AVG(cpu_usage)`），这两个数据库都非常快。
- 对于涉及与关系元数据的 JOIN 的复杂分析查询，TimescaleDB 是无可争议的赢家。 在 InfluxDB 中执行这些类型的查询需要使用 Flux，并且可能更加复杂且性能更差。
- 数据压缩： 两者都提供出色的行业领先的压缩。 InfluxDB 的 TSM 使用诸如增量编码和游程编码之类的技术。 TimescaleDB 在每个列的基础上提供透明的列式压缩，允许您混合和匹配最适合您的数据类型的压缩算法，通常可以实现 90-98% 的压缩。
生态系统和集成
- InfluxDB： 拥有强大的成熟生态系统，尤其是在 DevOps 和监控领域。 它在许多语言中都有本机客户端库，并与 Grafana 等工具无缝集成。 一体化 InfluxDB 2.0+ 平台是一个开箱即用的完整解决方案。
- TimescaleDB： 它的生态系统是 整个 PostgreSQL 生态系统。 这是一个巨大的优势。 任何与 PostgreSQL 配合使用的应用程序、连接器（JDBC、ODBC）、BI 工具（Tableau、Power BI）或扩展都与 TimescaleDB 配合使用。 这包括强大的扩展，如用于世界一流的地理空间分析的 PostGIS，使其成为物流或资产跟踪等用例的理想选择。
可伸缩性和群集
- InfluxDB： 开源版本是单节点实例。 水平伸缩和高可用性是商业 InfluxDB Enterprise 和 InfluxDB Cloud 产品的特性。
- TimescaleDB： 开源版本可以在单个强大的服务器上垂直伸缩以处理非常大的数据集。 用于水平伸缩和高可用性的多节点群集在其云和自托管企业产品中可用。
用例深入分析：何时选择哪个？
选择不是关于哪个数据库在客观上“更好”，而是哪个数据库“最适合”您的项目、团队和数据。
在以下情况下选择 InfluxDB...
- 您的用例是纯 DevOps/指标监控： InfluxDB 的平台是专门为收集和分析来自服务器、应用程序和网络的指标而设计的。 Telegraf 收集器有数百个插件，使其成为一个即插即用解决方案。
- 您优先考虑设置的简单性： 对于一个快速、独立的 TSDB，没有外部依赖项，InfluxDB 的单个二进制文件很难被击败。
- 您的查询需求主要是以时间为中心的聚合： 如果您主要进行 `GROUP BY time()` 并且不需要与复杂的业务数据 JOIN，则 InfluxDB 非常高效。
- 您的团队愿意投资 Flux： 如果您看到 Flux 强大分析功能的价值，并且准备好迎接学习曲线，它可能是一项重要的资产。
在以下情况下选择 TimescaleDB...
- 您已经使用 PostgreSQL： 如果您的组织已经拥有 PostgreSQL 专业知识和基础设施，那么添加 TimescaleDB 是一个自然且低开销的选择。
- 您需要组合时序数据和关系数据： 这是 TimescaleDB 的杀手级特性。 如果您需要运行诸如“显示我特定工厂生产的，属于‘高级’级别的客户的所有设备的平均传感器温度”之类的查询，那么 TimescaleDB 是明确的选择。
- 您的团队以 SQL 为生： 利用您的开发和数据分析团队的现有知识可以极大地提高生产力。
- 您需要地理时间分析： TimescaleDB 和 PostGIS 扩展的结合为分析具有时间和位置组件的数据（例如，跟踪全球运输船队）创建了一个无与伦比的平台。
- 您需要成熟 RDBMS 的可靠性和数据完整性： 对于金融服务、工业控制系统或任何数据丢失不是一种选择的应用程序，PostgreSQL 经过实战检验的基础是一个主要的优势。
未来：InfluxDB 3.0 和 Timescale 的演变
数据库格局不断发展。 一个关键的发展是 InfluxDB 3.0。 这个新版本代表了一个完整的架构改革，使用 Apache Arrow 和 Apache Parquet 等现代数据生态系统技术，在 Rust 中重建了存储引擎（命名为 IOx）。 这带来了变革性的变化：
- 几乎无限的基数： 新引擎旨在处理近乎无限的序列基数，这是一个历史痛点。
- SQL 支持： InfluxDB 3.0 提供对 SQL 作为主要查询语言的一流支持，这是与 TimescaleDB 最大优势直接竞争的举措。
- 列式存储： 利用 Parquet 提供高效、标准化的列式存储。
这种演变模糊了两个数据库之间的界限。 随着 InfluxDB 3.0 的成熟，它将提供许多曾经是 TimescaleDB 独有的优势（如 SQL 和列式存储），同时保留其专门构建的重点。
与此同时，TimescaleDB 继续创新，增加了诸如更高级的压缩、更好的多节点性能以及与云原生生态系统的更深入集成等特性，从而巩固了其作为 PostgreSQL 世界首屈一指的时序解决方案的地位。
结论：为您的全球应用程序做出正确的选择
InfluxDB 和 TimescaleDB 之间的争斗是两种哲学的一个经典故事：专门的、专门构建的系统与可扩展的、通用的强大引擎。 没有普遍的赢家。
正确的选择取决于对您的特定需求的仔细评估：
- 数据模型复杂性： 您是否需要将时序数据与其他业务数据 JOIN？ 如果是，则倾向于 TimescaleDB。 如果不是，InfluxDB 是一个强大的竞争者。
- 现有团队技能： 您的团队是否充满了 SQL 专家？ TimescaleDB 会感觉像家一样。 他们是否愿意学习一种新的、强大的语言（如 Flux）或重新开始？ InfluxDB 可能是一个合适的选择。
- 运营开销： 您是否想要一个简单、独立的二进制文件？ InfluxDB。 您是否已经管理 PostgreSQL 或您是否能够这样做？ TimescaleDB。
- 生态系统需求： 您是否需要特定的 PostgreSQL 扩展，如 PostGIS？ TimescaleDB 是您唯一的选择。 Telegraf 和 InfluxDB 平台的以 DevOps 为中心的生态系统是否完美匹配？ 选择 InfluxDB。
随着 InfluxDB 3.0 的问世及其对 SQL 的支持，该决定变得更加细微。 但是，核心理念仍然存在。 InfluxDB 是一个以时序为先的平台，而 TimescaleDB 是一个具有卓越时序功能的以 PostgreSQL 为先的平台。
最终，对于任何全球团队来说，最好的建议是进行概念验证。 设置两个数据库，摄取具有代表性的数据样本，并运行应用程序所需的查询类型。 实践经验将揭示哪个数据库不仅最适合您的工作负载，而且最适合您的团队。