IoTDB vs InfluxDB vs TDengine 時序數據庫橫評對比。
從 架構設計、性能、功能、生態、適用場景 等維度，對三款時序數據庫進行深度對比，助您精準選型。
一、核心架構對比
| 數據庫 | 存儲模型 | 數據模型 | 擴展性 |
| Apache IoTDB | 分層存儲（TsFile） | 樹形結構（設備-測點-時間線） | 分布式集群（主從架構） |
| InfluxDB | 時間線（Time Series） | 扁平標簽模型（Measurement + Tags） | 商業版支持集群，開源版單機 |
| TDengine | 列式存儲 + 超級表 | 設備分組模型（Super Table + Sub Table） | 開源版單機，企業版支持分布式 |
核心差異：
- IoTDB：專為工業物聯網設計的樹形結構，天然適配設備層級關系（如工廠-車間-設備）。
- InfluxDB：靈活的標簽模型，適合多維監控指標（如
cpu_usage{host=web01,region=us}）。 - TDengine：超級表統一管理同類設備，通過子表隔離數據，平衡查詢效率與存儲成本。
二、性能對比
1. 寫入性能
| 數據庫 | 單節點寫入吞吐 | 高并發優化機制 | 硬件消耗（CPU/內存） |
| IoTDB | 10萬~30萬點/秒 | 異步寫入 + 內存緩沖池 | 中等（依賴 JVM 調優） |
| InfluxDB | 5萬~20萬點/秒（OSS版） | 批量提交（BatchPoints） | 高（高基數場景內存壓力大） |
| TDengine | 50萬~100萬點/秒 | 列式存儲 + 預計算 | 極低（內存占用優化顯著） |
結論：
- TDengine 寫入性能絕對領先，適合超高頻設備數據采集（如傳感器秒級上報）。
- IoTDB 在工業協議適配（如 Modbus、OPC UA）上有優勢，寫入性能適中。
- InfluxDB 適合中小規模監控場景，高基數場景需謹慎。
2. 存儲壓縮率
| 數據庫 | 壓縮算法 | 典型壓縮率（數值型數據） | 存儲優化特性 |
| IoTDB | GZIP/SNAPPY + 編碼優化 | 3~8倍（依賴編碼配置） | 時序專用文件格式（TsFile） |
| InfluxDB | TSM 壓縮（類 Gorilla） | 2~4倍 | 時間線索引（TSI）減少元數據膨脹 |
| TDengine | 列式壓縮 + 差值編碼 | 5~10倍 | 標簽與數據分離，元數據極致精簡 |
結論：
- TDengine 壓縮率最高，適合存儲成本敏感場景（如長期歸檔）。
- IoTDB 通過編碼優化實現較高壓縮，適合工業結構化數據。
- InfluxDB 壓縮率一般，需配合降采樣（Downsampling）降低成本。
三、功能與查詢能力
| 數據庫 | 查詢語言 | 核心功能亮點 | 復雜分析支持 |
| IoTDB | SQL-like | - 設備元數據管理 | 窗口聚合、UDF 擴展 |
| InfluxDB | InfluxQL / Flux | - 連續查詢（CQ） | Flux 流式計算、多表 JOIN |
| TDengine | 類 SQL | - 超級表自動分片 | 時間窗口聚合、簡單 JOIN |
典型查詢示例：
- 查詢某設備最近1小時均值：
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- IoTDB：
SELECT AVG(temperature) FROM root.factory.device WHERE time > now() - 1h - InfluxDB：
SELECT MEAN("temperature") FROM "device" WHERE time > now() - 1h GROUP BY time(1m) - TDengine：
SELECT AVG(temperature) FROM device WHERE ts > now() - 1h INTERVAL(1m)
- IoTDB：
- 多設備關聯查詢：
-
- IoTDB：需通過 UDF 或應用層處理。
- InfluxDB：
JOIN操作復雜，性能較差。 - TDengine：
SELECT * FROM super_table WHERE device_id IN ('d1','d2')
結論：
- InfluxDB 查詢最靈活（Flux 支持流處理），但學習成本高。
- TDengine 簡單查詢效率高，復雜分析能力弱。
- IoTDB 適合設備層級查詢，工業場景語義更直觀。
四、生態與工具鏈
| 數據庫 | 監控集成 | 開發工具 | 社區支持 |
| IoTDB | Grafana（需插件） | - REST API | Apache 基金會，中文社區活躍 |
| InfluxDB | 原生集成 Prometheus | - TICK Stack | 國際社區成熟，GitHub 25k+ Star |
| TDengine | Grafana（需插件） | - JDBC/ODBC | 國內文檔完善，企業版支持響應快 |
生態亮點：
- InfluxDB：與 Kubernetes、Prometheus 深度集成，開箱即用的監控報警體系。
- TDengine：提供邊緣計算版（TDengine Edge），適合端-云協同架構。
- IoTDB：支持工業協議直連（如 PLC 設備），減少數據采集層開發。
五、部署與運維
| 數據庫 | 部署復雜度 | 高可用方案 | 運維工具 |
| IoTDB | 中（依賴 ZooKeeper） | 主從副本 + 數據分片 | CLI + Web 控制臺 |
| InfluxDB | 高（集群需商業版） | 商業版集群（Meta/Data 節點分離） | Chronograf + 企業級監控 |
| TDengine | 低（單機一鍵部署） | 企業版多副本 + 負載均衡 | taosAdapter + TDinsight |
運維成本對比：
- TDengine 運維最簡單，資源占用低，適合邊緣節點。
- InfluxDB 集群版運維復雜，但云托管服務（InfluxDB Cloud）降低門檻。
- IoTDB 需管理 JVM 和 ZooKeeper，對運維團隊技術要求較高。
六、適用場景總結
| 場景 | 推薦數據庫 | 理由 |
| 工業物聯網（IIoT） | IoTDB | 設備樹形模型、工業協議適配、端-云同步 |
| IT 基礎設施監控 | InfluxDB | Prometheus 生態集成、靈活標簽查詢、報警規則豐富 |
| 海量設備高頻上報 | TDengine | 極致寫入性能、超低存儲成本、邊緣計算支持 |
| 混合分析（時序+OLAP） | InfluxDB | Flux 支持流批一體、可擴展 ClickHouse 構建混合架構 |
| 國產化替代 | TDengine | 國產團隊主導、中文文檔完善、信創生態兼容 |
七、風險與避坑指南
1. IoTDB
- 風險：社區生態較小，復雜問題依賴官方支持。
- 規避：優先用于設備層級清晰的工業場景，避免高基數元數據操作。
2. InfluxDB
- 風險：開源版功能限制（如無集群），高基數場景內存爆炸。
- 規避：使用商業版或 VictoriaMetrics 替代，嚴格設計 Tag 基數。
3. TDengine
- 風險：開源版無集群功能，復雜分析能力弱。
- 規避：單節點扛寫入，分析層對接 Doris/StarRocks。
八、收費
influxDB3 enterprise：
InfluxDB 3企業版的定價主要基于InfluxDB在單個集群中可使用的CPU數量。
商業許可提供8、16、32、64或128個CPU核心的批量選項，具體價格取決于您與InfluxData簽訂的合同。
此外，還提供30天免費試用期供商業使用，以及一個免費層級供非商業、家庭或業余用途使用，僅限單節點部署且包含兩個核心。
如需了解確切的價格詳情，請直接聯系InfluxData銷售部門，因為知識來源不提供具體的金額或商業許可的公開價格表。
TDengine enterprise：
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- 按節點收費，按采集點多少每個節點的價格在10-15萬，永久授權；
- 提供一年維保，后續續保按合同金額的10%-15%（這種方式不多）,維保期后可以付費技術支持；
- 在石家莊與中國電網有合作；
- 亮點功能：接入了ai可以根據采集數據預測，比如可以預測設備故障；
- 支持模型的創建，模型好壞會影響性能和存儲；
九、開源版本使用限制：
最終選型建議
- 工業物聯網：選 IoTDB，利用樹形模型和端-云同步特性。
- IT 監控與全球化業務：選 InfluxDB，依賴成熟生態和 Prometheus 集成。
- 海量設備高頻寫入：選 TDengine，追求極致性價比和國產化支持。
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