2 月 21 日、オープンソースで高性能なクラウド ネイティブの時系列データ プラットフォームである TDengine は、TDengine 3.0 のパフォーマンス比較分析レポートを正式にリリースしました。シリーズ データベース、TSDB) 製品のパフォーマンスの違い。このレポートは、時系列データ シナリオに基づく TDengine の独自のアーキテクチャによってもたらされるパフォーマンスの利点とコスト管理レベルを検証することを目的としています. すべてのテストは、標準化された条件下で公開データを使用して完了します.
TDengine が選択したパフォーマンス ベンチマーク プラットフォームは、Time Series Benchmark Suite (TSBS) です。TSBS は、Timescale とオープン ソースによって作成された時系列データベース パフォーマンス ベンチマーク評価プラットフォームであり、さまざまなアプリケーション シナリオで時系列データの生成、データ書き込み、クエリ処理、自動結果要約統計などの機能を統合します。そのオープンソースの性質により、このプラットフォームは 2018 年以来、世界中の多くの主要な時系列データベース ベンダーによって使用されており、時系列データベースのパフォーマンス テストで最も広く使用されているプラットフォームになりました。新たに公開された TDengine の性能テスト レポートは、TSBS プラットフォームの DevOps シナリオを基本データ セットとして使用し、同じ AWS クラウド環境で TDengine 3.0、TimescaleDB 2.6、および InfluxDB 1.8 を実行し、5 つの側面から比較テストを行い、結果を出力します。
「コストの削減と効率の向上は、常に企業の持続可能な発展の重要な目標であり、ビジネスにおける時系列データの量が大幅に増加し続けているため、選択したデータベースのパフォーマンスは応答時間と運用に直接影響します。 TDengine の創設者であり、Renhe のコア開発者である Tao Jianhui 氏は、次のように述べています。企業が入っている場合、TDengine は最も低コストで提供できます。必要なパフォーマンスを提供します。」
テスト レポートのハイライトは次のとおりです。
データ書き込み比較: 5 つのシナリオすべてで、TDengine の書き込みパフォーマンスは TimescaleDB および InfluxDB よりも優れています。書き込み性能は、TimescaleDB の最大 6.7 倍、InfluxDB の最大 10.6 倍です。さらに、TDengine は、書き込み中に最小限のコンピューティング (CPU) リソースとディスク IO オーバーヘッドを消費します。
データ クエリの比較: ほとんどのクエリ タイプでは、TDengine のパフォーマンスは InfluxDB および TimescaleDB よりも優れており、複雑なクエリ タイプのクエリで大きな利点を示しています。TDengine の複雑なクエリのクエリ パフォーマンスは、InfluxDB の最大 37 倍、TimescaleDB の 28.6 倍です。
データ ストレージの比較: 効率的なデータ ストレージと圧縮メカニズムにより、同じサイズのデータを格納する場合、シナリオによっては、TDengine が占有するディスク容量が InfluxDB や TimescaleDB よりもはるかに少なくなります。このレポートは、データ セットのサイズが大きくなるにつれて、データ ストレージにおける TDengine の利点がますます明白になることを示しています。これは、TDengine が時系列のビッグ データのストレージにより適していることを直接的に示しています。同じデータ スケールで、TimescaleDB のデータ スケールは TDengine の最大 26.9 倍、InfluxDB のディスク使用量は TDengine の最大 4.5 倍です。
リソース消費の比較:全体的な CPU オーバーヘッドの観点から、TDengine は TimescaleDB および InfluxDB よりもすべてのクエリを完了するのにかかる時間が短いだけでなく、TimescaleDB および InfluxDB 全体よりもはるかに少ない CPU コンピューティング リソースを消費します。クエリ プロセス全体で、TDengine のメモリも比較的安定した状態に維持されます。
テスト レポートの実行結果と再現手順の詳細については、完全なレポートを参照してください: https://www.taosdata.com/performance-comparison-influxdb-and-timescaledb-vs-tdengine .
TDengineについて
TDengine は、Taos Data が完全に独自に開発した、時系列空間のビッグ データのストレージ、クエリ、分析、計算に重点を置いた、オープンソースで高性能なクラウド ネイティブの時系列データベースです。世界中で 200,000 を超え、平均で数百の新しい展開が追加され、世界中の 50 以上の国/地域にユーザーがおり、モノのインターネット、車両のインターネット、産業用インターネット、IT で広く使用されています。操作および維持および他の分野。2019 年 7 月に TDengine は GitHub でオープンソース化され、現在GitHub の星の数は20.8k に達し、GitHub のグローバル トレンド リストで繰り返しトップに立っています。
2022 年 8 月、TDengine はバージョン 3.0 をリリースしました。これは、真にクラウドネイティブな時系列データベースとなり、10 億デバイス、100 ノードによるデータ収集をサポートし、ストレージとコンピューティングの分離をサポートし、悩まされている高カーディナリティの問題を解決します。時系列データベースの開発; ストレージ エンジンとクエリ エンジンが最適化およびアップグレードされ、まったく新しいストリーミング コンピューティング エンジンが作成されました. Kafka、Redis、Spark、Flink、およびその他のソフトウェアを統合する必要はありません.パフォーマンスが向上し、システム アーキテクチャの複雑さも大幅に軽減されます。同年 9 月には、TDengine Cloud が海外市場でオンラインになり、Microsoft Azure、AWS、Google Cloud の 3 つの主要なパブリック クラウド プラットフォームを同時にサポートし、その後まもなく TDengine PI コネクタも正常に開始されました。プラットフォームは簡単に提供する必要があります。詳細については、www.taosdata.comをクリックして入力してください。
TDengine データベースの特定の詳細について詳しく知りたい場合は、 GitHubで関連するソース コードを参照してください。