时序对比
时序数据库对比
时序数据库枚举
- 公有云
-
AWS Timestream：2018.11 Amazon 在 AWS re Invent 大会发布 Timestream 预览版。适用于 IoT 和运营应用程序等场景。提供自适应查询处理引擎快速地分析数据，自动对数据进行汇总、保留、分层和压缩处理。按照写入流量，存储空间，查询数据量的方式计费，以 serverless 的形式做到最低成本管理。
-
Azure Series Insights：2017.4 Microsoft 发布时序见解预览版，提供的完全托管、端到端的存储和查询高度情景化 loT 时序数据解决方案。强大的可视化效果用于基于资产的数据见解和丰富的交互式临时数据分析。针对数据类型分为暖数据分析和原始数据分析，按照存储空间和查询量分别计费。
- 开源数据库
-
OpenTSDB OpenTSDB 是一个分布式的、可伸缩的时间序列数据库. 引入 metric，tags 等概念设计了一套针对时序场景的数据模型，底层采用 HBase 作为存储，利用时序场景的特性，采用特殊的 rowkey 方式，来提高时序的聚合和查询能力。
-
Prometheus Prometheus 会将所有采集到的样本数据以时间序列（time-series）的方式保存在内存数据库中，并且定时保存到硬盘上。需要远端存储来保证可靠和扩展性。
-
InfluxDB InfluxDB 是单机开源的时序数据库,由 Go 语言编写，无需特殊的环境依赖，简单方便。采用独有的 TSMT 结构实现高性能的读写。分布式需要商业化支持。
-
Timescale 面向 SQL 生态的时序数据库，固定 Schema，底层基于 PG，按时间管理 chunk table。
- 学术
-
BTrDB BtrDB 面向高精度时序数据的存储应用，设计并提出了 “time-partitioning version-annotated copy-on-write tree” 的数据结构，为每一条时间线构建了一棵树，并且引入版本的概念处理数据的乱序场景
-
Confluo Confluo 设计了新型的数据结构”Atomic MultiLog“，采用现代 CPU 硬件支持的原子指令集，支持百万级数据点高并发写入，毫秒级在线查询，占用很少的的 CPU 资源实现即席查询
-
Chronixdb ChronixDB 基于 Solr 提供了时序存储，并且实现了特有的无损压缩算法，可以与 Spark 集成，提供丰富的时序分析能力。
- 商业数据库
-
PI PI 是 OSI 软件公司开发的大型实时数据库，广泛应用于电力，化工等行业，采用了旋转门压缩专利技术和独到的二次过滤技术，使进入到 PI 数据库的数据经过了最有效的压缩，极大地节省了硬盘空间
-
KDB KDB 是 Kx System 开发的时间序列数据库，通常用于处理交易行情相关数据。支持流、内存计算和实时分析 Billion 级别的记录以及快速访问 TB 级别的历史数据。
-
Gorilla Gorilla 是 Facebook 的一个基于内存的时序数据库，采用了一种新的时间序列压缩算法. 可以将数据从 16 字节压缩到平均 1.37 字节，缩小 12 倍.并且设计了针对压缩算法的内存数据结构.在保持对单个时间序列进行时间段查找的同时也能快速和高效的进行全数据扫描。通过将时间序列数据写到不同地域的主机中，容忍单节点故障，网络切换，甚至是整个数据中心故障。