选择最佳的时间序列数据库在当今以数据为中心的环境中至关重要。该分析比较了领先的时间序列数据库解决方案，检查它们的特性、性能以及对不同应用程序的适用性。 无论您的重点是机器位置跟踪、实时数据分析还是物联网部署，本指南都将有助于您的决策过程。
数据库选择标准
有效的数据库选择取决于使数据库的功能与应用程序的特定需求保持一致。这项比较研究评估了各种数据库类型，以确定管理时间序列数据的最有效解决方案。
数据库选项比较
1. MySQL
-
许可：开源 (GNU)
-
理想用例：符合定义模式的结构化数据。
-
性能：处理大型数据集时落后于 MongoDB。
-
时间序列数据处理：需要自定义配置。
-
数据保留：本身不支持。
-
数据监控：未内置。
-
存储：基于磁盘；比 InfluxDB 更高的存储消耗。
-
CPU 利用率：相对较低。
2. TimeScaleDB
-
许可：社区版和云版。
-
理想用例：利用关系数据模型的时间序列数据。
-
性能：相对较高的性能。
-
时间序列数据处理：本机支持。
-
数据保留：指定时间间隔后数据自动过期。
-
数据监控：在云版本中提供。
-
存储：利用内存和TSI索引进行优化；更高的 RAM 要求。
-
CPU 利用率：相对较高。
3. MongoDB
-
许可：GNU 和商业选项。
-
理想用例：实时分析、物联网和架构灵活的应用程序。
-
性能：在大型数据集上优于 MySQL。
-
时间序列数据处理：本机支持。
-
数据保留：数据在定义的时间间隔后自动过期。
-
数据监控：提供免费云端监控。
-
存储：基于磁盘。
-
CPU 利用率：高于 MySQL。
4. InfluxDB
-
许可：开源版和企业版。
-
理想用例：NoSQL 时间序列数据。
-
性能：高性能特征。
-
时间序列数据处理：本机支持。
-
数据保留：保留策略可以自动删除过时的数据。
-
数据监控：通过免费云帐户即可使用全面的监控工具。
-
存储：利用内存和 TSI 索引进行优化。
-
CPU 利用率：高。
机器位置数据建议
考虑到连续机器位置数据记录的用例，提供以下建议：
-
MySQL：由于性能限制和缺乏内置时间序列功能，不推荐使用。
-
TimeScaleDB：一个强大的选项，以相对较低的 CPU 开销提供高基数数据的稳定性和高效处理。
-
MongoDB：不太适合这种情况下的大容量数据或复杂查询。
-
InfluxDB：满足高性能需求的可行选择，但 CPU 资源消耗显着。
结论
最佳时间序列数据库选择取决于您的具体需求，包括数据量、查询复杂性和性能期望。 TimeScaleDB 和 InfluxDB 成为强有力的竞争者，各自拥有独特的优点和缺点。 彻底了解这些选项是做出完全符合您的应用程序要求的明智决策的关键。
以上是为您的用例选择正确的时间序列数据库的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
