1.2 InfluxDB的優(yōu)勢(shì)

存儲(chǔ)和分析時(shí)序數(shù)據(jù)的時(shí)序型系統(tǒng)并不鮮見，自計(jì)算機(jī)問世以來，我們一直在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)時(shí)序數(shù)據(jù)。最初，使用通用存儲(chǔ)系統(tǒng)存儲(chǔ)時(shí)序數(shù)據(jù)，如MySQL。第一代時(shí)序平臺(tái)，如KDB +、RRDtool、Graphite等，在20年前就推出了，主要用于存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)中心的時(shí)序數(shù)據(jù)，以及高頻金融數(shù)據(jù)、股票波動(dòng)率等。

根據(jù)DB-Engines等數(shù)據(jù)庫(kù)趨勢(shì)跟蹤和行業(yè)分析網(wǎng)站發(fā)布的信息，時(shí)序型數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)中份額增長(zhǎng)最快的部分。原因很明顯，計(jì)算機(jī)虛擬世界，如數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)、容器、系統(tǒng)、應(yīng)用程序等，和物理世界，如家用設(shè)備、城市基礎(chǔ)設(shè)施、工廠機(jī)器、電力設(shè)施等，正在創(chuàng)建海量的時(shí)序數(shù)據(jù)。現(xiàn)在更多的企業(yè)會(huì)通過時(shí)序存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)分析來獲得預(yù)測(cè)能力和實(shí)時(shí)決策能力，從而為客戶提供更好的使用體驗(yàn)。這意味著底層數(shù)據(jù)平臺(tái)需要發(fā)展以應(yīng)對(duì)新的工作負(fù)載的挑戰(zhàn)，以及更多的數(shù)據(jù)點(diǎn)、數(shù)據(jù)源、監(jiān)控維度、控制策略和精度更高的實(shí)時(shí)響應(yīng)，對(duì)下一代時(shí)序中臺(tái)提出了更高的要求，具體如下所示。

?專為時(shí)序存儲(chǔ)和高性能讀寫而設(shè)計(jì)：計(jì)算機(jī)虛擬世界的各種系統(tǒng)和應(yīng)用，以及物理世界的IoT設(shè)備等都在創(chuàng)建海量的時(shí)序數(shù)據(jù)，每秒千萬級(jí)的數(shù)據(jù)吞吐量是很常見的，而且這些數(shù)據(jù)還需要可以以非阻塞方式接收并且可壓縮以節(jié)省有限的存儲(chǔ)資源。

?專為實(shí)時(shí)操作而設(shè)計(jì)：預(yù)測(cè)能力和實(shí)時(shí)決策能力，需要收到數(shù)據(jù)后，就能實(shí)時(shí)輸出最新的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，執(zhí)行預(yù)定義的操作。

?專為高可用性而設(shè)計(jì)：現(xiàn)代軟件系統(tǒng)需要全天候可用，除了基本的集群能力，還需要根據(jù)需求自動(dòng)擴(kuò)容和縮容，支持柔性可用等。

InfluxData選擇從頭開始構(gòu)建InfluxDB以支持下一代時(shí)序中臺(tái)的需求，InfluxDB通過實(shí)現(xiàn)高度可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)接收和存儲(chǔ)引擎，可以高效地實(shí)時(shí)收集、存儲(chǔ)、查詢、可視化顯示和執(zhí)行預(yù)定義操作。它通過連續(xù)查詢提升查詢效率和縮短延遲，通過數(shù)據(jù)保留策略，及時(shí)高效地刪除過期冷數(shù)據(jù)，提升存儲(chǔ)效率。

為什么通用數(shù)據(jù)庫(kù)在時(shí)序場(chǎng)景上不是最優(yōu)的選擇呢？許多通用數(shù)據(jù)庫(kù)正在為時(shí)序數(shù)據(jù)添加一些支持，雖然可能很容易使用，但它們基本上都不是針對(duì)海量時(shí)序數(shù)據(jù)的吞吐量和實(shí)時(shí)操作而設(shè)計(jì)的。與InfluxDB相比，通用數(shù)據(jù)庫(kù)，如Cassandra、MongoDB、HBase等，需要開發(fā)人員投入大量的時(shí)間進(jìn)行代碼編寫，以開發(fā)與InfluxDB類似的功能。具體來說，開發(fā)人員需要做如下工作：

?編寫代碼實(shí)現(xiàn)跨集群數(shù)據(jù)分片功能、聚合運(yùn)算和采樣功能、數(shù)據(jù)生命周期管理功能等。

?實(shí)現(xiàn)豐富的API接口。

?編寫用于數(shù)據(jù)采集的工具。

?實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理模塊并編寫用于監(jiān)控和警報(bào)的代碼。

?編寫可視化引擎以向用戶顯示時(shí)序數(shù)據(jù)。

為了讓讀者對(duì)InfluxDB的優(yōu)勢(shì)有個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)，接下來，會(huì)把InfluxDB和其他被用作時(shí)序存儲(chǔ)的系統(tǒng)（如ElasticSearch、MongoDB、OpenTSDB）做簡(jiǎn)要的對(duì)比：

（1）InfluxDB vs ElasticSearch

ElasticSearch是專為搜索而設(shè)計(jì)的系統(tǒng)，是實(shí)現(xiàn)搜索功能的絕佳選擇。然而，對(duì)于時(shí)序數(shù)據(jù)，卻并非如此。在處理時(shí)序數(shù)據(jù)時(shí)，InfluxDB的性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過ElasticSearch系統(tǒng)，對(duì)于寫入吞吐量，InfluxDB通常優(yōu)于ElasticSearch 5～10倍，具體差值取決于架構(gòu)。對(duì)于特定時(shí)序的查詢速度，使用ElasticSearch比使用InfluxDB要慢5～100倍，具體差值取決于查詢的時(shí)間范圍。最后，如果需要存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)以便稍后查詢，則ElasticSearch上的硬盤占用比InfluxDB大10～15倍。如果先匯總數(shù)據(jù)再存儲(chǔ)，ElasticSearch的硬盤占用比InfluxDB大3～4倍。綜合來看，ElasticSearch非常適合進(jìn)行搜索，但不適用于時(shí)序存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)分析。

（2）InfluxDB vs MongoDB

MongoDB是一個(gè)開源的、面向文檔的數(shù)據(jù)庫(kù)，俗稱NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，用C和C ++語(yǔ)言編寫。雖然它通常不被認(rèn)為是真正的時(shí)序型數(shù)據(jù)庫(kù)（TSDB），但它經(jīng)常被用作時(shí)序存儲(chǔ)系統(tǒng)。它以時(shí)間戳和分組的形式提供建模原語(yǔ)，使用戶能夠存儲(chǔ)和查詢時(shí)序數(shù)據(jù)。MongoDB旨在存儲(chǔ)“無模式”數(shù)據(jù)，其中每個(gè)對(duì)象可能具有不同的結(jié)構(gòu)。實(shí)際上，MongoDB通常用于存儲(chǔ)內(nèi)容大小可變的JSON或BSON對(duì)象。由于其采用通用性和無模式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)設(shè)計(jì)，MongoDB無法利用時(shí)序數(shù)據(jù)的高度結(jié)構(gòu)化特性。需要特別指出的是，時(shí)序數(shù)據(jù)由標(biāo)簽（鍵/值串對(duì)）和時(shí)間戳組成，這時(shí)必須對(duì)MongoDB做專門配置以支持時(shí)序數(shù)據(jù)，但這樣做效率很低。相比MongoDB, InfluxDB的性能和成本優(yōu)勢(shì)明顯，InfluxDB的寫性能大約是MongoDB的2.4倍，存儲(chǔ)效率大約是MongoDB的20倍，查詢效率大約是MongoDB的5.7倍。綜合來看，MongoDB非常適合文檔和自定義對(duì)象，但不適用于大規(guī)模的時(shí)序數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)分析。

（3）InfluxDB vs OpenTSDB

OpenTSDB是一個(gè)可擴(kuò)展的分布式時(shí)序型數(shù)據(jù)庫(kù)，用Java語(yǔ)言編寫，構(gòu)建在HBase之上。它最初是由Beno?t Sigoure于2010年開始編寫的，并在LGPL下開源。OpenTSDB不是一個(gè)獨(dú)立的時(shí)序型數(shù)據(jù)庫(kù)，相反，它依賴HBase作為其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，因此OpenTSDB時(shí)序守護(hù)進(jìn)程（OpenTSDB中的TSD用語(yǔ)）在實(shí)例之間沒有共享狀態(tài)可以高效地提供查詢引擎的功能。OpenTSDB允許通過其API進(jìn)行簡(jiǎn)單的聚合和數(shù)學(xué)運(yùn)算，但沒有完整的查詢語(yǔ)言。OpenTSDB支持毫秒的分辨率，但隨著亞毫秒級(jí)操作的普及，OpenTSDB有時(shí)會(huì)出現(xiàn)精度不足的問題。相比OpenTSDB, InfluxDB的性能和成本優(yōu)勢(shì)明顯，InfluxDB的寫性能大約是OpenTSDB的5倍，存儲(chǔ)效率大約是OpenTSDB的16.5倍，查詢效率大約是OpenTSDB的3.65倍。另外，OpenTSDB的設(shè)計(jì)初衷主要是用于生成儀表板圖，不是為了滿足任意查詢，也不是為了存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。這些限制會(huì)影響它的使用方式。