除了 InfluxDB、TDengine 和 TimescaleDB，還有其他多個主流的開源時序數據庫，各自針對不同場景優化。以下是補充的時序數據庫選型清單，涵蓋其核心特性、適用場景及局限性：
1. 監控與運維場景
(1) Prometheus
- 核心優勢：
-
- 專為監控設計，支持靈活的 PromQL 查詢語言。
- 與 Kubernetes 生態深度集成（如 Service Discovery、Alertmanager）。
- 基于拉模型（Pull）的數據采集，支持多維度標簽（Labels）。
- 適用場景：
-
- 容器化環境（K8s/OpenShift）監控、服務健康檢查。
- 報警規則管理與時序指標存儲。
- 限制：
-
- 默認單機存儲，長期數據需依賴 Thanos 或 Cortex 擴展。
- 高基數標簽可能導致性能下降。
(2) VictoriaMetrics
- 核心優勢：
-
- 高性能、高壓縮率的 Prometheus 替代方案（兼容 PromQL）。
- 支持集群模式，存儲引擎針對時序數據優化。
- 低資源消耗（內存和 CPU）。
- 適用場景：
-
- 大規模 Prometheus 數據長期存儲。
- 需要兼容 Prometheus 生態的監控場景。
- 限制：
-
- 功能聚焦于監控，復雜分析能力較弱。
- 社區生態較小。
2. 高吞吐與實時分析
(1) QuestDB
- 核心優勢：
-
- 高性能時序數據庫，支持 SIMD 指令優化查詢。
- 兼容 PostgreSQL 協議和 SQL 語法，支持時間序列 JOIN。
- 支持 InfluxDB 的 Line Protocol 寫入。
- 適用場景：
-
- 金融實時行情分析（如高頻交易數據）。
- 需要低延遲 SQL 查詢的時序場景。
- 限制：
-
- 集群功能仍在開發中（截至 2023 年）。
- 社區工具鏈相對較少。
(2) Apache Druid
- 核心優勢：
-
- 分布式列式存儲，支持實時 + 批處理數據攝入。
- 高并發查詢能力，適合 OLAP 場景。
- 支持復雜聚合查詢（如 HyperLogLog、Theta Sketches）。
- 適用場景：
-
- 廣告技術（AdTech）的實時分析、用戶行為分析。
- 需要同時處理時序數據和事件數據的場景。
- 限制：
-
- 部署和運維復雜度高（依賴 ZooKeeper、Deep Storage）。
- 寫入延遲較高（分鐘級）。
3. IoT 與邊緣計算
(1)Apache IoTDB
- 核心優勢：
-
- 專為 IoT 場景設計，支持設備元數據管理。
- 高效存儲結構（時間序列文件格式 TsFile）。
- 輕量級邊緣端部署，支持端-云同步。
- 適用場景：
-
- 工業物聯網（IIoT）設備數據采集與存儲。
- 邊緣計算場景下的本地時序數據管理。
- 限制：
-
- 社區生態較小，工具鏈不完善。
- 復雜分析能力較弱。
(2) Warp 10
- 核心優勢：
-
- 支持地理空間數據與時間序列的聯合分析。
- 內置流處理引擎（WarpScript 腳本語言）。
- 高可擴展性（水平擴展無單點瓶頸）。
- 適用場景：
-
- 智能城市、物流軌跡分析（時空數據）。
- 需要自定義處理邏輯的流式計算場景。
- 限制：
-
- 學習曲線陡峭（自定義腳本語言）。
- 社區活躍度較低。
4. 通用型時序分析
(1) CrateDB
- 核心優勢：
-
- 基于 Elasticsearch 的分布式 SQL 數據庫。
- 支持時序數據與關系型數據的混合查詢。
- 自動分片與副本管理。
- 適用場景：
-
- 需要結合時序數據和全文檢索的場景（如日志分析）。
- 中等規模的實時分析。
- 限制：
-
- 寫入性能低于專用時序數據庫。
- 資源消耗較高（依賴 JVM）。
(2) ClickHouse
- 核心優勢：
-
- 列式存儲引擎，支持海量數據分析（OLAP）。
- 高壓縮率，單機可處理 PB 級數據。
- 支持實時數據攝入與復雜聚合查詢。
- 適用場景：
-
- 日志型時序數據分析（如用戶行為日志）。
- 需要 OLAP 級復雜查詢的時序場景。
- 限制：
-
- 不適合高并發點查詢。
- 時序功能需依賴表引擎（如
MergeTree）和手動優化。
- 存儲壓縮率：
5. 經典時序數據庫
(1) OpenTSDB
- 核心優勢：
-
- 基于 HBase 的分布式時序數據庫，成熟穩定。
- 支持水平擴展，適合大規模數據存儲。
- 兼容 Hadoop 生態。
- 適用場景：
-
- 傳統企業級監控系統（如替換 RRDtool）。
- 已有 HBase 技術棧的團隊。
- 限制：
-
- 寫入和查詢性能較低（依賴 HBase 瓶頸）。
- 部署復雜度高（需維護 HBase 集群）。
(2) KairosDB
- 核心優勢：
-
- OpenTSDB 的分支，優化了數據模型和 API。
- 支持 Cassandra 作為存儲后端（替代 HBase）。
- 插件化架構（可擴展存儲和計算模塊）。
- 適用場景：
-
- 需要更高靈活性的 OpenTSDB 替代方案。
- 基于 Cassandra 的時序數據存儲。
- 限制：
-
- 社區活躍度低，已逐漸被其他數據庫取代。
對比表格
| 數據庫 | 存儲模型 | 查詢語言 | 寫入性能 | 適用場景 | 部署復雜度 |
| Prometheus | 本地TSDB | PromQL | 中 | 容器監控、報警 | 低 |
| VictoriaMetrics | 列式存儲 | PromQL/MetricsQL | 高 | 大規模監控數據存儲 | 中 |
| QuestDB | 列式存儲 | SQL | 高 | 金融實時分析 | 低 |
| Apache Druid | 分布式列式 | SQL + JSON | 中 | 廣告技術、OLAP分析 | 高 |
| Apache IoTDB | 時間序列文件 | SQL-like | 中高 | 工業物聯網（IIoT） | 中 |
| ClickHouse | 列式存儲 | SQL | 高 | 日志分析、OLAP | 中 |
| OpenTSDB | HBase | HTTP API | 低 | 傳統企業監控 | 高 |
選型建議
- 監控與報警場景：
-
- 優先選 Prometheus（輕量級、生態完善），大規模數據長期存儲選 VictoriaMetrics。
- IoT 與邊緣計算：
-
- 設備高頻上報選 TDengine 或 Apache IoTDB，邊緣輕量級部署選 TDengine。
- 金融與高頻分析：
-
- 低延遲復雜查詢選 QuestDB，OLAP 分析選 ClickHouse。
- 混合型業務（時序+關系數據）：
-
- 需要完整 SQL 選 TimescaleDB，結合全文檢索選 CrateDB。
- 大數據生態集成：
-
- 已有 Hadoop 技術棧選 OpenTSDB，需要流批一體選 Apache Druid。
總結
- 輕量級監控：Prometheus、VictoriaMetrics
- 海量 IoT 數據：TDengine、Apache IoTDB
- 復雜分析：ClickHouse、Apache Druid
- SQL 生態兼容：TimescaleDB、QuestDB
- 傳統企業場景：OpenTSDB、KairosDB
根據實際場景的 寫入量、查詢復雜度、生態集成 和 團隊技術棧 綜合權衡，必要時可通過基準測試驗證性能。
