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去年 8 月我们在 TDengine 开发者大会上正式发布了 TDengine 3.0,TDengine 也由此升级成为了一款云原生时序数据库(Time Series Database,TSDB)。为了客观、准确、有效地评估 TDengine 3.0 的性能指标,我们决定使用 TSBS(Time Series Benchmark Suite)作为基准性能测试平台,针对 DevOps 场景的数据集对 TDengine 3.0 展开整体(包括写入、查询、存储、资源消耗等)性能评估。 TSBS 是一个时序数据处理(数据库)系统的性能基准测试平台,提供了 IoT、DevOps 两个典型应用场景,它由 Timescale 开源并负责维护。作为一个性能基准测试平台,TSBS 具有便捷、易用、扩展灵活等特点,涵盖了时序数据的生成、写入(加载)、多种类别的典型查询等功能,并能够自动汇总最终结果。由于其开放开源的特点,得到了众多数据库厂商的支持,作为专业的产品性能基准测试平台被若干数据库厂商广泛使用。 以下的性能基准报告均使用了 TSBS 作为基础 Benchmark 平台,我们从时间跨度和发布厂商的知名度同时来看,就能发现,基础测试平台 TSBS 已经具备了很高的认可度: 2018 年 11 月,VictoriaMetrics 的创始人 Aliaksandr Valialkin 发布 《High-cardinality TSDB benchmarks: VictoriaMetrics vs TimescaleDB vs InfluxDB》,将 VictoriaMetrics 与 TimescaleDB、InfluxDB 进行性能对比。 2018 年 11 月,文章《ClickHouse Crushing Time Series》中对比了 TimescaleDB, InfluxDB, ClickHouse 在时序数据场景下的性能。 2020 年 3 月,Cloudera 在网站博客中发布《Benchmarking Time Series workloads on Apache Kudu using TSBS》,在 DevOps场景 中对比了 Apache Kudu, InfluxDB, VictoriaMetrics, ClickHouse 等整体性能表现。 2020 年 3 月, Redis 发布了基于 TSBS 的性能报告《RedisTimeSeries Version 1.2 Benchmarks》。 2020 年 8 月,Timescale 在其官方博客发布了性能对比报告《TimescaleDB vs. InfluxDB: Purpose Built Differently for Time-Series Data》。 2021 年 8 月,QuestDB 发布了 QuestDB 与 TimescaleDB 的性能对比报告——《QuestDB vs. TimescaleDB》。DevOps 场景是一个典型的时序数据应用场景,TSBS DevOps 场景提供了 CPU 状态的模拟数据,针对每个设备(CPU)记录其 10 个测量值(metric),1 个时间戳(纳秒分辨率),10 个标签值(tag)。生成的数据每 10 秒间隔一条记录,具体的内容和示例数据如下:
整个 TSBS 测试流程相对比较简单,在进行写入性能对比时,配置完成参数后直接运行 TSBS 框架脚本,等待结果输出即可。对于查询处理,我们选择了批量自动化去运行,对每个查询语句运行 5000 次,统计查询延迟的算数平均作为最后的查询延迟结果。此外我们还全程监控并记录了整个过程中服务器与客户端节点的系统资源开销与负载情况。
下面可以简单为大家介绍下本次测试结果。如下表所示,在全部五个场景中,TDengine 写入性能均优于 InfluxDB 和 TimescaleDB,写入过程中资源占用最低。对比 InfluxDB,TDengine 写入最优的场景是在 1000 万设备下,达到了 InfluxDB 的 10.6 倍;对比 TimescaleDB ,TDengine 写入最优的场景是在 4000 个设备下,达到了 TimeScaleDB 的 6.7 倍。
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