立即开始增强您的 PostgreSQL。
作者：Junaid Ahmed
时间序列数据已成为各行各业和企业的宝贵资产。通过记录按时间顺序索引的数据点，此类数据有助于观察、分析和预测趋势。然而，时间序列数据的缺点之一是它积累速度快且不断增长，这推动了多年来对专用数据库的需求。
资料来源：DB Engines
Timescale 最初诞生于物联网领域（传感器数据是时间序列数据），它是一个建立在 PostgreSQL 之上的开源时间序列数据库管理系统。它结合了 PostgreSQL 的强大功能和可靠性以及处理时间序列数据、事件和分析的最先进功能。
在本文中，我们将比较 Timescale 与其他关键时间序列数据库管理系统。我们将首先介绍 Timescale 及其功能，然后再了解它如何与其他选项相抗衡。
Timescale 是一个先进的云数据库平台，旨在处理事件、分析和时间序列数据。它提供了一个稳定且成熟的 PostgreSQL 基础，同时提供了处理苛刻工作负载的功能。
由于其众多优化，Timescale 擅长处理时间戳数据，例如日志、指标、传感器数据和财务数据，以及其他大型且资源密集型数据集。其高效的查询执行引擎还针对快速、复杂的分析进行了优化，这有助于从海量数据集中提取洞察力和行动信息。如果您是 Timescale 的新手，Timescale 文档提供了一个完整的入门指南。
由于它建立在 PostgreSQL 之上，因此用户可以受益于广泛的 PostgreSQL 工具和库生态系统。PostgreSQL 以其可靠性、可扩展性和强大的功能集而闻名。Timescale 继承了相同的稳健性，并提供了专门针对时间序列数据的功能。
Timescale 包含许多可靠的功能，可提供高性能和无与伦比的开发人员体验
使用超级表进行自动表分区：您可以自动将常规 PostgreSQL 表分区为更小、更易于管理的单元，称为超级表，从而立即改善数据管理和查询性能。超级表中的数据分区称为块。
高级压缩：Timescale 提供了高级压缩技术，例如增量编码、增量-增量、simple-8b 和游程编码。这些方法节省了存储空间，对于长期处理更大的数据集至关重要。
增量最新物化视图：Timescale 提供增量刷新的最新数据物化视图。此功能对于在不重新计算的情况下更新数据洞察力至关重要。
专门的分析函数：Timescale 还具有专门的超级函数，可帮助使用更少的代码行分析时间序列数据。这些函数包括 time_bucket、rollup 和聚合函数。
Timescale 以在 PostgreSQL 环境中有效处理时间序列数据而闻名，可帮助您更快地构建、进一步扩展并控制预算。但是，其他 Timescale 替代方案具有一些值得注意的特点和优点。让我们来看看它们。
InfluxDB 是一个著名的时序数据库系统，专门用于管理大量的时序数据。它最近发布了 3.0 版本，引入了许多重大的改进和功能。
InfluxDB 一直使用自定义查询语言构建。它针对实时分析、监控和物联网应用程序进行了高度优化。
InfluxDB 在写入和查询数据方面的高性能和灵活性是它受到处理时间序列数据的开发人员和企业青睐的一些核心原因。
Prometheus 和 Grafana 共同构成了一个强大的监控和可视化系统。Prometheus 是一个监控系统，警报系统是其第二个基本组件。Prometheus 可以将指标存储和查询为时间序列数据。它擅长从众多端点抓取数据点并根据用户定义的规则发出警报。
Grafana 通过提供丰富的可视化功能来补充 Prometheus。用户可以创建代表 Prometheus 抓取的指标的交互式动态仪表板。尽管 Grafana 不是时间序列数据库，但将 Prometheus 用于监控和 Grafana 用于可视化对于许多用例来说可能是一个有效的解决方案。
MongoDB 是一种流行的 NoSQL 数据库，以其可扩展性和灵活性而闻名。尽管它并非专为时间序列数据而设计，但其面向文档的性质和对时间序列集合的支持使其成为一种有效的解决方案。
MongoDB 提供了可以随着不断发展的数据结构轻松更改的动态模式。它使用分片进行横向扩展可以有效地管理海量数据集。
MongoDB 的通用特性使其成为各种数据需求的多功能选择。
Amazon Aurora 是一项 AWS 托管的关系数据库服务，可简化数据库扩展和管理。它与 MySQL 和 PostgreSQL 完全兼容，并且被设计为这些数据库用户的直接替代品。
它简化并自动化了许多最耗时和最复杂的管理任务，包括扩展、备份和修补。这使客户可以腾出时间专注于通过更高的可用性和弹性来优化其应用程序性能。
Aurora 的性能最高可达标准 MySQL 数据库的五倍，是标准 PostgreSQL 数据库的三倍。对于在 Timescale 上运行的用户，Aurora 兼容 PostgreSQL，只需进行少量配置更改即可运行 TimescaleDB PostgreSQL 扩展，使其成为 AWS 生态系统中可行的替代方案。
ClickHouse 是一个基于列的数据库管理系统，针对在线分析处理 (OLAP) 操作进行了优化。该数据库以高速查询执行而闻名。它特别适用于实时数据报告。
查询语言基于 SQL，这使得用户可以轻松使用 SQL。ClickHouse 的存储结构专为读密集型操作而设计。ClickHouse 的水平扩展和分布式处理能够高效处理海量数据。
现在，让我们看看每个替代方案与 Timescale 相比的优缺点。我们将列出领先解决方案的一些主要优缺点，并将它们与 Timescale 进行比较。
InfluxDB 的时间序列特性使其具有一些优势
专业化：InfluxDB 旨在处理时间序列数据，并为此类任务提供更高的效率。
物联网工作负载：由于其设计，它非常适合高摄取率，尤其是在物联网应用中。
但是，InfluxDB 使用自定义查询语言可能是一个障碍
查询语言：InfluxDB 的查询语言是系统独有的，许多工程师可能不太了解，因此需要更多学习。
社区和扩展：另一方面，基于 PostgreSQL 构建的 Timescale 不需要学习曲线。大多数开发人员都知道 SQL。此外，它还享有庞大的 SQL 开发人员社区和广泛的 PostgreSQL 扩展的支持。
查看本文，了解 五个 InfluxDB 替代方案。
宽表、物联网工作负载：InfluxDB 在需要高数据输入速率和宽表的场景中表现出色，这在物联网用例中很常见。其架构适合处理时间序列数据，可实现高数据摄取率和快速查询响应时间。这使得它适用于数据持续生成的环境，例如传感器数据，以及分析和监控。但是，它可能不适用于具有复杂查询和不同类型数据之间连接的应用程序，因为它在查询数据方面不如 SQL 灵活。
多样化工作负载：Timescale 得益于 PostgreSQL 的所有功能，兼容众多扩展，非常适合各种工作负载。它最适合需要结合实时分析、历史分析和关系数据功能的应用程序。
Prometheus 和 Grafana 通常组合在一起构建警报和可视化系统，它们有一些优缺点
监控和可视化：虽然 Prometheus 在数据可视化方面表现不佳，但它提供了具有持久跟踪和警报功能的出色工具。结合使用时，Prometheus 和 Grafana 是一对理想的组合，通常用于可视化目的，创建一个实时监控堆栈。它们在 DevOps 和 IT 运维等社区中是标准配置。
数据存储限制：Prometheus 不适用于长期数据存储，也不适用于冗长、扩展的历史分析。根据设计，Prometheus 以非常短的持续时间但以高分辨率存储数据。因此，它缺乏其他替代方案（如 Timescale）所展现的长期存储能力。
Timescale 可以使用 PostgreSQL 库作为基础很好地处理警报和可视化。它可以与任何可视化工具（例如 Grafana）快速集成，以提供完整的监控和警报解决方案。
Timescale 还提供了一个用于实际数据分析的长期存储，而 Prometheus 本身无法提供。这使得 Timescale 更适合需要服务于实时和历史数据分析的用例。
轻量级警报设置：Prometheus 和 Grafana 在创建轻量级警报设置方面都表现出色，尤其是在不需要长时间存储数据的情况下。此设置最适合需要对问题进行快速检测和响应的应用程序性能监控和基础设施监控（带实时警报）。
复杂工作负载：Timescale 非常适合需要警报和历史数据存储的场景，允许分析过去的数据。它是涉及长期历史指标和长期深度分析模式趋势的组织需求的有效解决方案。这使其成为需要立即警报和长期数据分析的应用程序的绝佳选择，例如财务分析、健康监测和工业物联网。
现在让我们关注 MongoDB 及其优缺点
通用数据库：MongoDB 是一种通用数据库解决方案，可适应异构应用程序工作负载。它不是专门为时间序列数据设计的，它以面向文档的结构允许在架构设计中具有敏捷性。但是，在 MongoDB 中存储时间序列数据可能会带来挑战。阅读我们的文章，了解 如何在 MongoDB 中存储时间序列数据以及为什么这是一个坏主意。
MongoDB 最适合需要水平扩展以处理海量数据的应用程序，以实现高吞吐量和低延迟。这与时间序列数据处理略有不同，Timescale 在后者方面表现出色。
性能：Timescale 针对时间序列工作负载提供了改进的性能，因为它构建在 PostgreSQL 之上。主要功能包括原生分区、高效数据压缩和时间高级索引。这使得 Timescale 更加 存储效率高，并且能够在不牺牲性能的情况下进行高级压缩，从而降低存储大量数据的成本并提高读写性能。
扩展数据库解决方案：对于具有各种用例的大型数据库解决方案，MongoDB 非常有效。它在具有可变数据结构和需要大量水平扩展的应用程序中表现良好。
特定于时间序列：Timescale 是一款专为时间序列数据设计的强大工具。它旨在支持高吞吐量、基于时间的查询以及高效管理大量的带时间戳数据。这使得它非常适合金融市场分析、遥测数据处理和实时分析等应用。
使用 Amazon Aurora 可以轻松集成与 PostgreSQL 和 AWS 环境兼容的云原生关系数据库
PostgreSQL 托管：Amazon Aurora 支持 PostgreSQL 数据库和时间序列应用程序，并提供多种托管服务。这包括自动备份和高可用性，使其可为 AWS 用户提供服务。
AWS 集成：它与 AWS 生态系统完全集成。它附带 IAM 身份验证和 VPC 支持，并且与其他 AWS 服务（例如 Lambda、S3 和 CloudWatch）兼容。
但对于时间序列工作负载，Timescale 在许多方面都优于 Aurora
数据压缩：Timescale 用户通常会看到 95 % 或更高的压缩率。
成本效益：Timescale 的每小时计算成本降低了 52%，为用户在长数据系列应用程序中节省了大量成本。
摄取速度：Timescale 的平均数据摄取速度提高了 35 %，以应对更大的数据摄取量。
一般用途：Aurora 最适合需要具有云原生功能和 AWS 集成的 PostgreSQL 或 MySQL 数据库的应用程序。
时间序列数据处理：对于处理时间序列数据和其他通用工作负载的应用程序，Timescale 是一个不错的选择，因为它具有性能和成本效益。它适用于大规模时间序列数据分析应用程序，例如物联网、商业智能、金融、加密和环境监测等。它不仅仅是云端的 PostgreSQL，而是云端增强的 PostgreSQL。
ClickHouse 是一种高性能的面向列的数据库管理系统，适用于 OLAP（在线分析处理）应用程序。
性能：ClickHouse 经过优化，可以处理不会随时间发生太大变化的海量数据。其列式存储格式使用了一种高度先进且高效的数据压缩方法。这使得数据存储和查询性能可靠。
SQL 功能：它是聚合和报告中快速分析工作负载的绝佳选择。
但是，与 Timescale 相比，它缺乏一些基本功能和稳健性
功能限制：虽然 ClickHouse 具有许多功能，但它明确限制为 OLAP 用途。与 Timescale 相比，它缺少的一个显着功能是对连接的支持。
一致性：ClickHouse 不遵循 ACID 原则，因此与 Timescale 相比，它的一致性和稳健性较差。对于需要严格的事务保证和数据完整性的应用程序来说，这可能是一个问题。
OLAP 工作负载：ClickHouse 作为 OLAP 工作工具非常称职。它适用于需要通过分析查询（包括数据仓库、实时分析和商业智能）获得高性能的企业。
一般时间序列工作负载：对于需要对时间序列数据进行更复杂查询的企业来说，Timescale 是更好的选择。它提供了用于历史数据分析、实时监控和执行复杂查询的工具。这使得 Timescale 能够在金融、医疗保健和制造等不同行业中得到广泛采用，而性能和灵活性在这些行业中至关重要。
市场上有许多时间序列数据库系统，所有系统都针对不同的功能和用例进行了优化。虽然某些系统在特定领域更有效，但 Timescale 高性能的 PostgreSQL 扩展提供了市场上最高效、最稳健和最易用的时间序列数据库管理系统。
Timescale 允许用户分析大量的时序数据并在无忧无虑的体验中执行复杂的查询。无论是监控、分析还是甚至存储历史数据，Timescale 都提供了一种灵活且可扩展的解决方案，可以满足当今要求苛刻的应用程序不断变化的需求。
注册免费试用，看看 Timescale 是否适合您。 免费试用 30 天；无需信用卡。
想了解 Timescale 的真正实力吗？阅读我们如何将 PostgreSQL 扩展到超过 350 TB（目前远远超过该数字），同时每天处理 100 亿条新记录。
