分享嘉宾：张玮绚（Wade Zhang）北京涛思数据科技有限公司（TDengine）研发VP
整顿：墨天轮

导读

TDengine 是一款高性能、分布式、反对 SQL 的时序数据库，让大量设施、数据采集器每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据能失去高效实时的解决，对业务的运行状态进行实时的监测、预警，从大数据中挖掘出商业价值。

我明天的分享的内容分为四个主题：TDengine诞生的行业背景、TDengine的产品个性、开源和商业策略以及TDengine的几个典型利用案例。

TDengine诞生的行业背景

1、时序数据与时序数据库

TDengine是高性能、分布式、反对 SQL 的时序数据库，对时序数据库进行一句话的定义，那就是：对时序数据进行存储、查问和计算服务的数据库。这就衍生出一个新的问题，什么是时序数据？

时序数据是按工夫程序产生的结构化数据，同一数据源所产生的时序数据是齐全同构的，同一类数据源所产生的时序数据也往往是同构的或高度类似的，TDengine 创始人陶建辉总结了时序数据的十大特色。


图1 时序数据的十大特色

2、TDengine诞生的行业背景

时序数据在各行各业都有着宽泛的利用，如电信电网、银行金融、交通物流、IT运维、传统制造业等，这些数据对业务具备十分重要的价值。

如何存储时序数据呢？有不少厂商用传统的数据库进行尝试，但这些解决方案都有着各自先天的局限性。以关系型数据库为例，它在海量时序数据读写上性能低，同时数据量越大查问越慢。在这样的背景下，时序数据库 TDengine 便应运而生了。


图2 时序数据存储计划的各种抉择

TDengine 的产品个性

1、TDengine 的产品个性

  • 高性能：插入和查问性能都优于InfluxDB
  • 分布式：集群计划开源
  • 反对SQL：语法尽量与规范SQL兼容

2、TDengine 的劣势

TDengine 有八大劣势：高性能写入、高性能查问、开源的分布式集群解决方案、反对SQL易用性高、装置部署疾速简略、省空间、易集成、易运维。

首先，TDengine 的劣势体现在高性能写入与高性能查问。通过充分利用时序大数据的特点，TDengine 团队设计了充分利用时序数据个性的存储引擎，将数据的写入和查问速度大幅晋升，同时数据压缩率也大幅提高。

与风行的时序数据库 InfluxDB 相比，TDengine 齐全采纳 InfluxDB 本身提供的测试框架、数据集和测试场景，写入速度至多是其 2 倍以上，在设施数量超过1000 当前，写入速度则是其 5.2 倍；对于查问场景，极个别的与 InfluxDB 速度持平，绝大部分都是几倍的速度，有的状况下甚至高达 40 倍。


图3 TDengine 与 InfluxDB 在写入上的比照


图4 TDengine 与 InfluxDB 在查问上的比照

TDengine 的长处还体现在它是一个开源的分布式集群解决方案。不同于InfluxDB（集群计划不开源） 与 Prometheus（不反对集群），TDengine 可能很好地程度扩大，轻松反对海量级的工夫线和数据量。


图5 TDengine 的集群架构

反对 SQL，易用性高 是TDengine 的第四个长处。

SQL 是世界上最简略易用、最风行的查询语言，为泛滥程序员所青睐，这样可能升高学习门槛和应用程序迁徙老本。TDengine 还反对 Java、Go、Python、Rust、nodeJS 和 C# 等语言环境。同时，用户也可能通过 RESTful 接口来插入与查问数据。

不仅如此，TDengine 的劣势还体现在装置部署疾速简略、省空间、易集成、易运维。

TDengine 的开源和商业模式

1、TDengine 外围代码与集群计划齐全开源


图6 TDengine 社区版开源统计数据

2、TDengine 的商业模式

TDengine 有三种的商业模式，别离是开源社区版、企业版、云服务版。

  • 开源社区版：外围代码齐全一样，建设开发者社区，打造生态。

  • 企业版：反对独立部署，年度订阅模式销售，依据数据量计费。

    • 辅助性能：平安(异地容灾、加密、审计等)，运维工具等

    • 技术服务：业余团队提供强有力的技术支持

      • 云服务版：在阿里云、AWS 等云平台上间接提供PaaS服务，依据数据量和时长计费。

TDengine 的客户案例

TDengine 用户次要来自物联网、工业互联网、车联网、物流、IT运维监测、电力、智慧城市、智慧矿山等畛域，接下来分享咱们两个典型的客户案例。

1、客户案例一：顺丰科技

顺丰科技原先采纳 OpenTSDB+HBase 作为大数据监控平台全量监控数据的存储计划，整个平台均匀写入数十亿条/天。但随着大数据监控平台接入的数据量越来越大，有很多痛点须要解决，包含依赖多、应用老本高和性能不能满足等问题。

在进行数据库选型时，TDengine可能满足性能、老本、运维难度的需要，反对横向扩大并具备且高可用的劣势。实现革新后，TDengine 集群轻松扛住了全量监控数据写入，运行稳固。


图7 顺丰在采纳 TDengine 后的革新成果

2、客户案例二：现实汽车

随着业务数据量级的回升，现实汽车的物联网场景业务对数据存储性能的要求一直进步。在信号上报业务中，须要将标记工夫戳和采集点的信息，通过云端写入到后端数据库中，有肯定的聚合查问需要。

在这些需要下，通过深刻业务封闭式测试，TDengine 体现出了极其优良的高并发写入和数据压缩能力，极大升高了业务老本和业务压力。


图8 现实汽车在采纳 TDengine 后的老本比照

目前，TDengine 被宽泛使用于物联网、工业互联网、车联网、IT运维、能源、金融等畛域，装置实例数曾经超过10万，而且遍布寰球，点击查看更多 TDengine 客户案例。


图9 TDengine 的客户行业与畛域

我明天的分享就到这里，谢谢大家！

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