最近打算做的一个关于 Time Series DB 的试验

[Livid]

把 DNSCrypt-Proxy 的 TSV 格式的 query.log 用 Python 解析之后，同时插入到下面 4 个数据库中：

• MySQL InnoDB
• InfluxDB
• TimescaleDB
• ElasticSearch

然后用 Flask 做一个统计各种 DNS 查询的前端（比如每天最多的 10 个域名 / 10 个客户端，及各种流量图之类），然后对比这 4 个数据库在这类 time series 的实际应用场景中到底能有多大的区别。

p.s.

• 关于 DNSCrypt-Proxy https://www.v2ex.com/t/445199
• 关于 TimescaleDB https://docs.timescale.com/v0.9/introduction

---

估计这类问题也是这里很多同学每天正在经历的痛点，所以我就先把想法分享出来了。

[wph95]

可以加上一个 prometheus 试试(虽然和 influxDB 当前的设计思想基本一致)
实际应用场景可以定义一下, 是写多读少？每分钟写多少量，每分钟查多少量。

[Livid]

@wph95 实际应用场景，我主要是想看看谁的聚合查询是最快的。

[hst001]

战略性 mark

[freeznet]

必须 mark~！

[xupefei]

比较 SQL 和 NoSQL，schema 和 schema-free 需要特别设计数据，因为设计不好的数据直接会造成不平等的比较。Time series benchmarking 在学术界也是个很新的领域，鲜有研究。
给你一篇参考：ftp://ftp.informatik.uni-stuttgart.de/pub/library/medoc.ustuttgart_fi/DIP-3729/DIP-3729.pdf

[mlhorizon]

Mark，坐等结果

[bysslord]

最近也在折腾 influxdb，mark

[jy01264313]

再加一个 graphite 吧

[bomb77]

期待结果，我先投 influxdb 一票，不知道结果会不会让人惊讶

[sun2920989]

等着看看

[ninion]

同在折腾 influxdb 求问有没有国内用户群

[rrfeng]

每条都入还是单位时间后统计再入？这个差别很大的。另外只有 MySQL 和 ElasticSearch 并没有 time series 的属性。

1. MySQL 必然倒数（少量数据情况下可能胜出），但是需要没有可以配合的前端。
2. ElasticSearch 配 Kibana 不需要前端可以快速出图。
3. InfluxDB 和 TimescaleDB 在非定量场景（一个 series 单位时间内条数一定）会出现什么反应确实很好奇。
4. 可以直接用 Grafana 统一出图，不需要 flask 自己写了。

ES 的区别在于存全量数据（原始日志直接录入），分析可以选择任意字段。Influxdb 通常只用来存聚合后的统计数据……如果也把全量塞进去的话，需要将字段拆成很多很多的 tag，可能会影响查询效率。

[Livid]

之前 Hacker News 上关于 InfluxDB 和 TimescaleDB 的这个讨论很有料：

https://news.ycombinator.com/item?id=16539317

[xuanyuanaosheng]

持续关注

[widewing]

我用 OpenTSDB 是不是显得比较 out...

[freestyle]

mark

[rrfeng]

@widewing
open tsdb 可能还是目前最多用的。

[crystom]

不知道做游戏日志存储哪个好

[Kabie]

最近还看到了一个略有不同的东西……
https://github.com/pipelinedb/pipelinedb

[lambdaT]

mark

[capthy]

influxdb 配合 grafana 做前端很不错