时序数据库 VS 工业实时数据库「建议收藏」

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近期，有小伙伴一直问Jesse，时序数据库和实时数据库到底有啥区别，一时间，这问题还真是难住了我。为此Jesse特意请教了CnosDB社区发起人胖梁，在技术人士的加持下，本期我们就来聊聊时序数据库和传统工业实时数据库的那些事儿。

本文仅代表个人观点，如有偏颇之处，还请海涵～

传统工业实时数据库

在传统工业控制领域，由于其自身的特殊性，有很多对实时数据处理的要求，特别是流程工业中，对各生产环节的监控要求十分严苛，需要通过监测数据实时反应出系统的状态，所以对于实时数据的处理十分看重。因此工业实时数据库应运而生，其主要用于工业过程数据的采集、存储以及查询分析，以实现过程状态的实时监控。

传统工业实时数据库与时序数据库的区别

第一，虽然大家都注重高速的写入性能，但能力上有差别。传统工业实时数据库，一般是单节点支持200万以上数据点、5000并发用户数、数据写速度高于100万条记录/秒。而时序数据库方面，1000万是目前的单节点性能瓶颈。他的软件优化方向也是侧重写多于读，其平衡了数据的压缩和读写放大，主要采用列存储的方式，吸收了软件行业中新技术观点。

第二，在场景和生态工具方面，二者也有差别。传统的工业实时数据库，其实是一套从数据采集开始到可视化的解决方案。针对于工业场景的工具包更为丰富，尤其是对上百种工业协议的支持，以及各个工业场景的数据模型，比如OPC接口（OPC是一个标准，用于规定控制系统和数据源的协议）。但时序数据库，其实不仅仅是工业监控场景，在DevOps、IoT、金融等场景下其也有用武之地。

第三，在扩展性方面工业实时数据库也有一些瓶颈。传统的实时数据库多是主备的部署架构，通常要求有较高配置的机器，来追求单机极致的性能；同时，在稳定性方面，会对运行软件的稳定性做极高的要求，完全由高质量的代码来保证运行的稳定。但时序数据库的分布式架构，使得系统能够轻松地进行水平扩展，让数据库不再依赖昂贵的硬件和存储设备，以集群天然的优势来实现高可用，不会出现单点的瓶颈或故障，在普通的 x86 服务器甚至是虚拟机上都可以运行，大大降低了使用成本。

第四，价格差异明显。传统的工业实时数据库解决方案价格都十分昂贵，一般只有大型企业能接受。比如美国OSI公司的 PI ( Plant Information System ) 产品，其每个接口就要6000美元，整套产品需要百万美元。相比之下，时序数据库都是开源免费的，更便于大家上手。第五，时序数据库更适合上云方向。传统的工业实时数据都会使用私有化部署，机器、软件以及后续的服务是一笔十分高昂的开销，还需要配备专业的技术人员进行系统的维护。随着网络和云计算技术的成熟，相关的性能和安全性不断升级，时序数据库多在拥抱云，更符合大趋势。

今天就到这里吧，最近疫情又有反弹，也希望大家保护好自己，身体健康，我们下次再见。