TimescaleDB 连续聚合 vs. InfluxDB & Prometheus：谁更适合你的时序数据场景？

大家好，我是你们的“数据库老司机”！今天咱们来聊聊时序数据库领域的三位“当红炸子鸡”：TimescaleDB、InfluxDB 和 Prometheus。更具体地说，我们要深入对比一下它们各自的“看家本领”——类似于“连续聚合”的功能，看看谁才是最适合你的业务场景的那个“真命天子”。

为什么我们需要“连续聚合”？

在处理时序数据时，我们经常需要对原始数据进行降采样（downsampling），以便进行长期趋势分析、可视化展示或者节省存储空间。例如，你可能每秒钟采集一次 CPU 使用率，但你只想查看过去一年里每小时的平均 CPU 使用率。这时，“连续聚合”就派上用场了。

“连续聚合”可以自动、定期地将原始数据按照预定义的时间间隔和聚合函数（如平均值、最大值、最小值等）进行计算，并将结果存储起来。这样，当你查询某个时间范围内的聚合数据时，就可以直接读取预先计算好的结果，而无需每次都扫描大量的原始数据，大大提高了查询效率。

TimescaleDB、InfluxDB 和 Prometheus 的“连续聚合”功能对比

接下来，我们分别来看看这三款数据库是如何实现“连续聚合”的，以及它们各自的优缺点和适用场景。

1. TimescaleDB 连续聚合（Continuous Aggregates）

TimescaleDB 是基于 PostgreSQL 构建的，它通过“连续聚合”视图来实现这一功能。你可以创建一个连续聚合视图，指定目标表、时间间隔、聚合函数等，TimescaleDB 会自动在后台进行计算和更新。

优点：

• 基于 SQL，易于上手： 如果你熟悉 SQL，那么使用 TimescaleDB 的连续聚合会非常简单。你可以像操作普通 PostgreSQL 表一样来创建、查询和管理连续聚合视图。
• 与 PostgreSQL 生态无缝集成： 你可以利用 PostgreSQL 强大的功能和丰富的扩展，如 GIS、JSONB 等，来处理和分析时序数据。
• 支持实时更新： TimescaleDB 的连续聚合视图可以配置为实时更新，这意味着你可以查询到最新的聚合数据。
• **数据可以部分更新。**可以刷新连续聚合策略中的特定时间范围。
• **可以对连续聚合再做聚合。**连续聚合上可以再创建连续聚合。

缺点：

• 性能瓶颈可能出现在 PostgreSQL： 虽然 TimescaleDB 对时序数据进行了优化，但它的底层仍然是 PostgreSQL，因此在某些极端情况下可能会遇到 PostgreSQL 的性能瓶颈。
• 相对于 InfluxDB 和 Prometheus，可能需要更多的手动配置： TimescaleDB 的连续聚合功能相对来说更加灵活，但也意味着你可能需要进行更多的手动配置。

适用场景：

• 需要使用 SQL 进行复杂查询和分析的场景。
• 需要与 PostgreSQL 生态集成的场景。
• 需要实时更新聚合数据的场景。
• 需要更新部分历史数据的场景。

示例：

-- 创建一个名为 cpu_usage_hourly 的连续聚合视图，计算每小时的平均 CPU 使用率
CREATE MATERIALIZED VIEW cpu_usage_hourly
WITH (timescaledb.continuous)
AS
SELECT time_bucket('1 hour', time) AS bucket,
       avg(usage) AS avg_usage
FROM cpu_usage
GROUP BY bucket;
 
-- 查询过去 24 小时内每小时的平均 CPU 使用率
SELECT * FROM cpu_usage_hourly WHERE bucket >= now() - interval '24 hours';

2. InfluxDB 连续查询（Continuous Queries）

InfluxDB 使用“连续查询”（Continuous Queries，CQs）来实现类似的功能。CQs 会定期执行预定义的查询，并将结果写入到另一个 measurement（类似于 TimescaleDB 中的表）中。

优点：

• 专门为时序数据设计，性能优秀： InfluxDB 是专门为时序数据场景设计的，因此在写入和查询性能方面通常优于 TimescaleDB。
• 易于使用： InfluxDB 的连续查询语法相对简单，易于上手。

缺点：

• 查询语言 InfluxQL 相对受限： InfluxQL 的功能不如 SQL 强大，不支持复杂的连接、子查询等操作。
• 不支持实时更新： InfluxDB 的连续查询是定期执行的，因此无法实时更新聚合数据。
• 不支持部分数据更新。
• 不支持对连续查询的结果再次做聚合。

适用场景：

• 需要高性能写入和查询的场景。
• 不需要复杂查询和分析的场景。
• 不需要实时更新聚合数据的场景。

示例：

-- 创建一个名为 cq_cpu_usage_hourly 的连续查询，计算每小时的平均 CPU 使用率
CREATE CONTINUOUS QUERY cq_cpu_usage_hourly ON telegraf
BEGIN
  SELECT mean(usage_idle) AS mean_usage_idle INTO cpu_usage_hourly FROM cpu GROUP BY time(1h)
END

3. Prometheus 记录规则（Recording Rules）

Prometheus 使用“记录规则”（Recording Rules）来实现类似的功能。记录规则会定期执行预定义的表达式，并将结果保存为新的时间序列。

优点：

• 与 Prometheus 生态紧密集成： 如果你已经在使用 Prometheus 进行监控，那么使用记录规则会非常方便。
• 查询语言 PromQL 功能强大： PromQL 提供了丰富的函数和操作符，可以进行复杂的查询和分析。

缺点：

• 学习曲线较陡峭： PromQL 的语法和概念相对复杂，需要一定的学习成本。
• 不支持实时更新： Prometheus 的记录规则是定期执行的，因此无法实时更新聚合数据。
• 长期存储需要额外配置： Prometheus 本身并不适合长期存储数据，通常需要与其他存储方案（如 Thanos、Cortex 等）集成。

适用场景：

• 已经在使用 Prometheus 进行监控的场景。
• 需要使用 PromQL 进行复杂查询和分析的场景。
• 不需要实时更新聚合数据的场景。

示例：

# 在 Prometheus 配置文件中添加记录规则
rule_files:
  - "rules.yml"
 
# 在 rules.yml 文件中定义记录规则
groups:
- name: cpu_usage_hourly
  rules:
  - record: cpu:usage_idle:hourly
    expr: avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance)

性能对比

具体的性能对比需要根据实际的硬件环境、数据量、查询模式等因素进行测试。一般来说：

• 写入性能： InfluxDB 通常优于 TimescaleDB，Prometheus 的写入性能取决于其存储后端。
• 查询性能： 对于简单的聚合查询，InfluxDB 和 Prometheus 通常优于 TimescaleDB；对于复杂的查询，TimescaleDB 可能更有优势，因为它支持 SQL。

这里有一些可参考的第三方对比测试（请注意，这些测试结果仅供参考，实际情况可能有所不同）：

• TimescaleDB vs. InfluxDB: Purpose built differently for time-series data
• Prometheus vs. TimescaleDB for monitoring time-series data

总结

TimescaleDB、InfluxDB 和 Prometheus 都提供了类似于“连续聚合”的功能，但它们各自的实现方式、优缺点和适用场景有所不同。你应该根据自己的实际需求进行选择：

• 如果你需要使用 SQL 进行复杂查询和分析，或者需要与 PostgreSQL 生态集成，那么 TimescaleDB 是一个不错的选择。
• 如果你需要高性能写入和查询，并且不需要复杂的查询和分析，那么 InfluxDB 可能更适合你。
• 如果你已经在使用 Prometheus 进行监控，并且需要使用 PromQL 进行复杂查询和分析，那么 Prometheus 的记录规则是一个不错的选择。

希望这篇文章能够帮助你更好地了解这三款时序数据库的“连续聚合”功能，并做出最适合你的选择！如果你还有其他问题，欢迎随时向我提问。下次再见！