基于 TSBS 標準數據集，TDengine Database 團隊對時序數據庫（Time Series Database，TSDB） TimescaleDB 和(he) TDengine 針對 TSBS 指定的 DevOps 中(zhong) cpu-only 五(wu)個場景進行了(le)對比(bi)測試(shi)。
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在 TSBS 全(quan)部(bu)的(de) cpu-only 五個(ge)場(chang)景(jing)(jing)中(zhong)，TDengine 寫(xie)入(ru)(ru)(ru)性能均優于(yu) TimescaleDB。相對(dui)于(yu) TimescaleDB, TDengine 寫(xie)入(ru)(ru)(ru)速(su)度最領先的(de)場(chang)景(jing)(jing)是其(qi) 6.7 倍(bei)(bei)（場(chang)景(jing)(jing)二），最少也(ye)是 1.5 倍(bei)(bei)（場(chang)景(jing)(jing)五），而且(qie)對(dui)于(yu)場(chang)景(jing)(jing)四，如果將每個(ge)采集點的(de)記錄條數(shu)由 18 條增加(jia)到 576 條，TDengine寫(xie)入(ru)(ru)(ru)速(su)度是TimescaleDB的(de) 13.2 倍(bei)(bei)。此外，TDengine 在寫(xie)入(ru)(ru)(ru)過(guo)程中(zhong)消耗(hao)了最少 CPU 資源和磁盤 IO 開銷。
1 不同場景下寫入性能對比
可以看到(dao)在全部(bu)五(wu)個場(chang)(chang)景(jing)中，TDengine 的(de)寫入(ru)性(xing)能(neng)全面超越 TimescaleDB。在場(chang)(chang)景(jing)二(er)中 TDengine 寫入(ru)性(xing)能(neng)是 TimescaleDB 的(de)最(zui)大(da)達(da)到(dao) 6.74 倍，在差(cha)距最(zui)小場(chang)(chang)景(jing)五(wu)中，是 TimescaleDB 寫入(ru)性(xing)能(neng)的(de) 1.52 倍。
2 寫入過程資源消耗對比
數據(ju)寫入(ru)速度(du)并不能夠全面的(de)(de)反映 TDengine 和(he) TimescaleDB 在(zai)不同(tong)場(chang)景下數據(ju)寫入(ru)的(de)(de)整體(ti)表(biao)現。為(wei)此我(wo)們以 1,000,000 devices × 10 metrics （場(chang)景四）為(wei)例，檢(jian)查數據(ju)寫入(ru)過(guo)程中的(de)(de)服(fu)務(wu)器和(he)客戶端(duan)（包括(kuo)客戶端(duan)與服(fu)務(wu)器）的(de)(de)整體(ti)負載狀(zhuang)況(kuang)，并以此來對比 TDengine 和(he) TimescaleDB 在(zai)寫入(ru)過(guo)程中服(fu)務(wu)器/客戶端(duan)節(jie)點的(de)(de)資(zi)源(yuan)占(zhan)用(yong)情況(kuang)，這(zhe)里的(de)(de)資(zi)源(yuan)占(zhan)用(yong)主要包括(kuo)服(fu)務(wu)器端(duan)的(de)(de) CPU 開(kai)銷/磁盤 IO 開(kai)銷和(he)客戶端(duan) CPU 開(kai)銷。
2.1 服務端 CPU 開銷
圖(tu) 2 展(zhan)示了在(zai)場景(jing)四寫入過程之中服務(wu)器端(duan) CPU 負載狀況。可以看到，TDengine 和 TimescaleDB 在(zai)返(fan)回給客戶端(duan)寫入完成消息以后，都(dou)還繼續使用服務(wu)器的(de)(de)(de)資源(yuan)進行相應(ying)的(de)(de)(de)處理工(gong)(gong)作，這點上，TimescaleDB 尤為明顯，TimescaleDB 在(zai) 7X 秒的(de)(de)(de)時候(hou)即反(fan)饋客戶端(duan)寫入完成，但(dan)是其(qi)服務(wu)器端(duan)仍然調用 CPU 資源(yuan)進行了數據壓(ya)縮和整(zheng)理工(gong)(gong)作，當(dang)然整(zheng)個工(gong)(gong)作帶來的(de)(de)(de) CPU 負載相對(dui)而言并不高，只(zhi)有其(qi)峰值 CPU 開銷(xiao)的(de)(de)(de)一半左右，但(dan)是其(qi)持續時間(jian)相當(dang)長，接(jie)近(jin)其(qi)凈寫入時間(jian)的(de)(de)(de) 4 倍，遠長于 TDengine。TDengine 對(dui)服務(wu)器的(de)(de)(de) CPU 需求較小，峰值也僅使用了 17% 左右的(de)(de)(de)服務(wu)器 CPU 資源(yuan)。由此可見，TDengine 獨特的(de)(de)(de)數據模型對(dui)于時序數據寫入不僅在(zai)性(xing)能上，在(zai)整(zheng)體(ti)的(de)(de)(de)資源(yuan)開銷(xiao)上也具有非常大的(de)(de)(de)優勢。
2.2 磁盤 I/O 對比
圖 3 展(zhan)示了(le) 1,000,000 devices × 10 metrics （場景四）數(shu)據寫(xie)入(ru)過程中服務器(qi)端磁(ci)盤(pan)寫(xie)入(ru)狀態(tai)(tai)。可(ke)以看到，結合著服務器(qi)端 CPU 開銷(xiao)表(biao)現(xian)，其(qi) IO 動作(zuo)與 CPU 呈現(xian)同步的活躍狀態(tai)(tai)。
寫(xie)入(ru)相同規(gui)模的(de)(de)數據(ju)集，TDengine 在寫(xie)入(ru)過(guo)(guo)程(cheng)中(zhong)(zhong)對于(yu)磁(ci)盤(pan)寫(xie)入(ru)能(neng)力的(de)(de)占用遠(yuan)小于(yu) TimescaleDB，寫(xie)入(ru)過(guo)(guo)程(cheng)只占用了(le)部(bu)分(fen)磁(ci)盤(pan)寫(xie)入(ru)能(neng)力（125MiB/Sec. 3000IOPS）。從(cong)圖上(shang)能(neng)看到，數據(ju)寫(xie)入(ru)過(guo)(guo)程(cheng)中(zhong)(zhong)磁(ci)盤(pan)的(de)(de) IO 瓶頸是確(que)實存在的(de)(de)，TimescaleDB 寫(xie)入(ru)過(guo)(guo)程(cheng)對于(yu)寫(xie)入(ru)的(de)(de)消(xiao)耗遠(yuan)超過(guo)(guo)了(le) TDengine 對磁(ci)盤(pan)寫(xie)入(ru)能(neng)力的(de)(de)需求。
2.3 客戶端 CPU 開銷
從圖 4 可以看到(dao)，客戶(hu)端(duan)(duan)上 TDengine 對 CPU 的需求大(da)于 TimescaleDB ，TDengine 在(zai)客戶(hu)端(duan)(duan)峰值瞬(shun)間達到(dao)了 56%，然后快(kuai)速(su)回落。TDengine 在(zai)客戶(hu)端(duan)(duan)的開(kai)銷相比于 TimescaleDB 多(duo)了1倍。但綜合(he)服務器與客戶(hu)端(duan)(duan)的資(zi)源(yuan)開(kai)銷來看，TDengine 寫入持續時間更短，在(zai)系統整體(ti) CPU 開(kai)銷上 TDengine 仍然具有相當大(da)的優勢(shi)。
3 總結
在全部的(de)(de)場景中，寫(xie)入性(xing)能超(chao)過(guo) TimescaleDB。在整個寫(xie)入過(guo)程(cheng)中，TDengine 在提供了更高的(de)(de)寫(xie)入能力的(de)(de)前提下，不(bu)論是(shi)服務(wu)器的(de)(de)CPU 還(huan)是(shi) IO，TDengine 均遠(yuan)優于 TimescaleDB。對于服務(wu)器的(de)(de)磁盤IO開銷(xiao)遠(yuan)小于 TimescaleDB。即使綜(zong)合客戶端的(de)(de)開銷(xiao)統計，TDengine 在寫(xie)入開銷(xiao)上遠(yuan)優于 TimescaleDB。
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