物联网开发学习总结（5）—— 深入对比 TDengine、InfluxDB 和 TimescaleDB 三大主流时序数据库的性能表现

一、时序数据库的性能挑战与评估体系

时序数据具有产生频率高、数据量大、时效性强的特点。一家中型物联网企业可能每秒需要处理数万甚至数十万数据点，这对数据库的写入能力、查询效率和资源利用提出了极高要求。

时序数据的三大性能挑战

1. 写入吞吐量瓶颈：工业传感器通常以10-100Hz频率采集数据，单台设备每秒就可能产生10-100个数据点。在大规模物联网场景中，设备数量可能达到数百万级别，数据库必须支持每秒数百万数据点的写入能力。
2. 查询效率要求：时序查询多为基于时间范围的聚合分析，但同时也需支持多维度筛选和实时洞察。复杂的双滚动聚合查询需要数据库在秒级返回结果。
3. 存储成本压力：时序数据往往需要长期存储以供分析，高效的压缩算法直接影响存储成本。优秀的时序数据库压缩比应达到10:1甚至更高。

性能评估核心指标

评估时序数据库性能需关注四个关键维度：

• 写入吞吐量：单位时间内成功写入的数据点数量（metrics/sec）
• 查询延迟：从查询发起至结果返回的时间
• 存储效率：原始数据与压缩后存储空间的比例
• 资源消耗：CPU、内存、磁盘I/O和网络带宽的使用情况

本文将基于TSBS（Time Series Benchmark Suite）基准测试平台，从这四个维度对TDengine、InfluxDB和TimescaleDB进行客观对比。

二、三大时序数据库架构解析

1. InfluxDB 专为时序数据设计的NoSQL方案：InfluxDB采用Tagset数据模型，将每个数据点分为测量名称、标签集、字段集和时间戳。标签用于索引和分类，字段存储实际测量值。这种设计适合结构化时序数据，但在处理复杂关系或需要更新元数据的场景下显得力不从心。InfluxDB提供InfluxQL和Flux两种查询语言，在分布式架构上支持水平扩展，但其集群版本并非开源。
2. TimescaleDB 基于关系数据库的时序扩展：TimescaleDB是PostgreSQL的扩展，完全兼容SQL标准，这使得它能够利用丰富的PostgreSQL生态系统。它通过超表和分片概念实现时序数据管理：超表是虚拟表，实际由多个按时间范围划分的分片组成。这种架构优势在于支持复杂查询和事务，但对于纯时序场景，关系型架构可能带来不必要的开销。
3. TDengine 为工业、物联网以及大规模数据量场景量身定制的架构：TDengine采用创新的“一个设备一张表”数据模型，并通过超级表在逻辑上对同一类型的设备进行统一管理。这种设计尤其适合物联网场景，因为它天然契合设备数据的独立性和并行处理需求。TDengine的存储引擎为时序数据做了深度优化，包括列式存储、自适应分片和时序专用压缩算法。其查询语言兼容标准SQL，降低了学习成本和使用门槛。

三、写入性能对比：TDengine显著领先

TSBS测试模拟了虚拟货运公司车队中卡车的时序数据，预设了五种不同规模的卡车车队场景。以下数据均来自在相同AWS云环境下进行的对比测试。

1. 吞吐量对比。根据测试结果，在全部五个场景中，TDengine的写入性能全面超越InfluxDB和TimescaleDB。具体而言：

从表中可见，随着设备规模的增加，TDengine的性能优势更加明显。在千万设备级别的场景五中，TDengine的写入性能达到InfluxDB的16.2倍，在场景二中更是TimescaleDB的3.3倍。

1. 写入过程资源消耗。写入吞吐量只是性能的一部分，资源消耗同样关键：

• 服务端CPU开销：TDengine在写入过程中CPU占用率最高仅17%，而InfluxDB的瞬时峰值可达100%，TimescaleDB在返回客户端写入完成消息后仍会长时间占用CPU进行数据压缩。
• 磁盘I/O对比：TDengine写入过程中磁盘I/O需求显著低于竞争对手，仅需约125MiB/s和3000IOPS，而InfluxDB会长时间消耗全部磁盘写入能力。
• 客户端CPU开销：TDengine在客户端侧的CPU需求相对较高（峰值70%），但因其写入持续时间短，整体CPU开销仍具有优势。

值得注意的是，当每个设备的数据记录数增加时，TDengine的性能优势进一步扩大。当单设备记录数增至576行时，TDengine的写入性能达到TimescaleDB的13.2倍。

四、查询性能对比：TDengine在复杂查询中优势明显

查询性能是时序数据库的另一关键指标。TSBS测试涵盖了15种不同类型的查询，从简单滚动聚合到复杂双滚动查询。

1. 不同查询类型性能对比。在4000设备规模的场景二中，TDengine在各类查询上均表现优异：

• 简单滚动聚合：TDengine的查询响应时间比InfluxDB快2.6-3.7倍，比TimescaleDB快2.2-3.7倍。
• 复杂双滚动聚合：这是TDengine优势最明显的领域，在double-groupby-5查询上的性能是InfluxDB的26倍，TimescaleDB的24倍。
• 阈值查询和复杂查询：在high-cpu-all查询中，TDengine性能是InfluxDB的15倍；在lastpoint查询中，其性能是TimescaleDB的5倍，InfluxDB的21倍。

1. 资源消耗对比。查询过程中的资源消耗直接影响系统整体性能和稳定性：

• CPU开销：虽然TDengine在执行查询时CPU占用率较高（约70-80%），但因其查询完成时间极短，整体CPU计算时间消耗反而只有InfluxDB的1/10。
• 内存使用：TDengine内存在查询过程中保持相对平稳，而TimescaleDB在查询过程中内存使用会显著增加。
• 网络带宽：TDengine因返回结果速度快，网络带宽开销较高，但这正是其高效查询能力的体现。

五、存储效率对比：TDengine压缩率领先

存储效率直接关系到硬件成本和长期运维费用。高效的压缩算法可以显著降低存储开销。

1. 磁盘空间占用

在TSBS测试中，TDengine展示了卓越的存储压缩能力：

• 在场景四和场景五中，TimescaleDB占用的磁盘空间超过了TDengine的11倍。
• InfluxDB在前三个场景中与TDengine的存储占用比较接近，但在场景四和场景五中，其磁盘占用是TDengine的2倍以上。
• 随着数据规模的增长，TDengine的存储优势更加明显，最大情况下，TimescaleDB的磁盘占用可达TDengine的26.9倍，InfluxDB也可达4.5倍。

1. 压缩技术分析

TDengine的高压缩率源于其专为时序数据设计的压缩算法：

• 对数值型数据采用“差值压缩+预测压缩”，重复数据压缩率可达1:20
• 对字符型数据采用“字典编码+前缀压缩”，存储占用减少80%
• 这些算法针对时序数据的特性进行了优化，避免了通用压缩算法的效率损失

相比之下，TimescaleDB在小数据规模下压缩比较正常，但在大数据规模下会出现压缩后空间反而增大的情况，疑似存在bug。

六、全面对比表格

下表总结了三大时序数据库在各方面的对比情况：

对比项	TDengine	InfluxDB	TimescaleDB
数据模型	一个设备一张表+超级表	Tagset模型	关系型模型（PostgreSQL扩展）
查询语言	标准SQL	InfluxQL、Flux（2.x版本开始支持SQL）	标准SQL
写入性能	极高（TSBS测试领先）	中等	中等
查询性能	简单和复杂查询均表现优异	简单查询尚可，复杂查询较差	简单查询良好，复杂查询性能下降明显
存储效率	极高（压缩比1:10以上）	中等	较低（部分场景下压缩异常）
资源消耗	低	高（尤其服务端CPU和I/O）	中等
扩展性	水平扩展，无主从架构	水平扩展（集群版本非开源）	基于PostgreSQL的扩展能力
适用场景	超大规模物联网、工业互联网	监控指标收集、中小规模时序数据	需要复杂查询和事务的时序场景

七、应用场景与选型建议

不同的时序数据库有各自的适用场景，选型需结合具体业务需求。

1. InfluxDB适用场景：InfluxDB适合监控指标收集和中小规模时序数据场景。其Tagset数据模型对于结构固定的监控数据十分友好，易于上手。但在超大规模物联网场景下，其写入性能和资源消耗可能成为瓶颈。
2. TimescaleDB适用场景：TimescaleDB适合需要复杂查询和事务的时序场景。如果业务已经基于PostgreSQL构建，且时序数据需要与业务数据频繁关联查询，TimescaleDB是不错的选择。但其在纯时序场景下的性能和存储效率不如专用时序数据库。
3. TDengine适用场景：TDengine特别适合超大规模物联网和工业互联网应用。某石油石化企业用TDengine替换40余套Oracle数据库，集群数量从数十套精简为9套，运维复杂度与成本大幅降低。在车联网、能源电力等高并发写入场景下，TDengine的表现尤其出色。

八、当前技术环境下为何优先选择 TDengine时序数据库

基于当前技术发展趋势和业务需求变化，TDengine成为多数场景下的优先选择，原因如下：

1. 性能与成本的完美平衡：在实际案例中，TDengine展示出了卓越的性能成本比。其高效的压缩算法和存储优化，使得存储成本大幅降低。某特钢企业落地TDengine后，原本需要100台服务器的业务，现在仅需3台即可支撑，硬件采购成本减少约70%。
2. 生态完善度：TDengine拥有完善的生态工具链。它不仅支持Python、Java、Golang等多语言连接器，还与Grafana等可视化工具无缝衔接；更打造了taosAdapter、taosKeeper等生态组件，让“数据采集—存储—分析—应用”的全链路更顺畅。
3. 开源开放策略：TDengine核心代码开源，全面支持标准SQL与JDBC、ODBC等主流接口，轻松对接各类可视化、BI和AI工具。通过对MQTT、OPC等工业协议的深度支持，能快速汇聚来自各类系统的数据。
4. 企业级可靠性：TDengine在众多大型企业核心系统中得到验证。在国电集团项目中大规模处理数亿智能电表数据，某明洋集团则通过TDengine接入了10000+台风电机，数据量超40+亿行，证明了其在大规模生产环境中的稳定性。
5. 面向未来的架构设计：TDengine的架构为物联网场景量身定制，其“一个设备一张表”的数据模型、列式存储和分布式设计，正好契合了物联网数据的特点和发展趋势。随着物联网设备的爆炸式增长，这种专门化设计的优势将更加明显。

结论

在物联网数据爆炸的时代背景下，时序数据库的选择直接影响系统的性能、成本和可扩展性。通过全面的性能对比可以看出，TDengine在写入吞吐量、查询延迟、存储效率和资源消耗方面均显著领先InfluxDB和TimescaleDB。特别是在复杂查询场景下，TDengine的性能优势可达数十倍甚至数百倍，这主要归功于其专为时序数据设计的架构和算法。当然，技术选型仍需结合具体业务需求。如果业务需要高度依赖PostgreSQL生态或复杂事务支持，TimescaleDB可能更合适；如果只是小规模监控场景，InfluxDB也许能满足需求。但对于大多数超大规模时序数据处理场景，TDengine无疑是最平衡、最可靠的选择。