TDengine与OpenTSDB对比测试

为帮助用户了解TDengine Database的指标，此次测试，从数据库的读、写、查询、压缩比等方面对TDengine和OpenTSDB进行了对比测试。从测试结果上看，TDengine的性能远超OpenTSDB，写入性能约为25倍，读取性能约为32倍，聚合函数性能约为1000倍，按标签分组查询性能约为1000倍，按时间分组查询性能约为40倍，压缩比约为5倍。

测试环境

对比测试的测试程序和数据库服务在同一台4核8GB的Dell台式机上部署，台式机型号为OptiPlex-3050，详细配置如下

OS:Ubuntu16.04 x64

CPU:Intel(R)Core(TM) i3-7100 CPU @3.90GHz

Memory:8GB

Disk:1TB HDD

测试数据集及其生成方法

本次测试调研了两类比较热门的测试数据集：

1.纽约出租车运行数据，因该数据中抹去了单台车辆的信息，无法对其进行建模

2.faker生成工具，因其只能生成字符串，并不适合物联网场景下处理的数据。

所以，为了使得测试可轻易重复，自己写了一个生成模拟数据的程序来进行本次测试。

测试数据生成程序模拟若干温湿度计生成的数据，其中温度为整数、湿度为浮点数，同时每个温度计包含设备ID、设备分组、设备名称三个标签。为了尽可能真实地模拟温湿度计的生成数据，没有使用完全随机数，而是针对每个温度计确保生成的数据值呈正态分布。

测试数据的频率为1秒钟，数据集包含10000台设备，每台设备10000条记录。每条数据采集记录包含3个标签字段，2个数据字段，1个时间戳字段。

2.测试数据生成程序源码

采用java程序生成测试数据集，测试程序源代码行数较多，因此您可以到https://github.com/taosdata/tests/tree/master/comparisonTest/dataGenerator 下载，执行如下语句

cd tests/comparisonTest/dataGenerator

javac com/taosdata/generator/DataGenerator.java

3.测试数据生成程序用法

相关参数如下

dataDir 生成的数据文件路径

numOfFiles 生成的数据文件数目

numOfDevices 测试数据集中的设备数目

rowsPerDevice 测试数据集中每台设备包含的记录条数

4.生成测试数据

执行如下命令，会在~/testdata目录下生成100个数据文件，每个文件包含100台设备的测试数据；合计10000台设备，每台设备10000条记录

mkdir ~/testdata

java com/taosdata/generator/DataGenerator-dataDir ~/testdata -numOfDevices 10000-numOfFiles 100-rowsPerDevice 10000

TDengine环境准备

TDengine是一个开源的专为物联网、车联网、工业互联网、IT运维等设计和优化的大数据平台。除核心的快10倍以上的时序数据库（Time-Series Database）功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的工作量。

1.安装部署

下载tdengine-1.6.1.0.tar.gz，地址https://www.taosdata.com/

安装TDengine，解压后运行install.sh进行安装

启动TDengine，运行sudo systemctl start taosd

测试是否安装成功，运行TDengine的shell命令行程序taos，可以看到如下类似信息

Welcome to the TDengine shell, server version:1.6.1.0  client version:1.6.1.0

Copyright(c)2017by TAOS Data,Inc.All rights reserved.

taos>

2.数据建模

TDengine Database为相同结构的设备创建一张超级表（STable），而每个具体的设备则单独创建一张数据表。因此，超级表的数据字段为采集时间、温度、湿度等与时间序列相关的采集数据；标签字段为设备编号、设备分组编号、设备名称等设备本身固定的描述信息。

创建超级表的SQL语句为

create table devices(ts timestamp, temperature int, humidity float) tags(devid int, devname binary(16), devgroup int);

以设备ID作为表名（例如device id为1，则表名为dev1），使用自动建表语句，写入一条记录的语句为

insert into dev1 using devices tags(1,'d1',0) values(1545038786000,1,3.560000);

3.测试程序源码

本文采用TDengine的原生C语言接口，编写数据写入及查询程序，后续的其他文章会提供基于JDBCDriver的测试程序。测试程序源代码行数较多，因此您可以到https://github.com/taosdata/tests/tree/master/comparisonTest/tdengine 下载，执行如下语句

cd tdengine

make

会在当前目录下生成可执行文件./tdengineTest

4.测试程序用法

TDengine的测试程序用法与OpenTSDB的用法相同，写入相关参数

writeClients 并发写入的客户端链接数目，默认为1

rowsPerRequest 一次请求中的记录条数，默认为100，范围1-1000

dataDir 读取的数据文件路径，来自于测试数据生成程序

numOfFiles 从数据文件路径中读取的文件个数

例如

./tdengineTest -dataDir ./data -numOfFiles 10-writeClients 2-rowsPerRequest 100

查询相关参数

sql 将要执行的SQL语句列表所在的文件路径，以逗号区分每个SQL语句

例如

./tdengineTest -sql ./sqlCmd.txt

OpenTSDB环境准备

OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可扩展的时间序列数据库。

1.安装部署

下载安装并启动HBase

从https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hbase/stable/ 下载 hbase-1.4.10-bin.tar.gz

tar xzvf hbase-1.4.10-bin.tar.gz

cd hbase-1.4.10/bin

./start_hbase.sh

下载并安装OpenTSDB

git clone git://github.com/OpenTSDB/opentsdb.git

cd opentsdb

./build.sh

在HBase里建表

如果是第一次运行OpenTSDB，还需要先创建一些必要的HBase表。

env COMPRESSION=NONE HBASE_HOME=${HBASE_HOME}/hbase-version ${OpenTSDB_download_path}/src/create_table.sh

启动OpenTSDB服务

sudo service opentsdb start

OpenTSDB可以通过http://hostIp:4242打开交互式网页

图0 OpenTSDB交互式网页

修改设置

打开OpenTSDB配置文件

cd /etc/opentsdb

vim opentsdb.conf

修改某些参数的默认值

tsd.core.auto_create_metrics =true

tsd.http.request.enable_chunked =true

tsd.http.request.max_chunk =30000

因为本次测试采用http 接口，如果出现“java.net.NoRouteToHostException: Cannot assign requested address (Address not available)” 这种错误，还可执行如下命令

sudo sysctl -w net.ipv4.tcp_tw_reuse=1

2.OpenTSDB数据建模

创建一个名为devices的measurement，所有设备都属于该measurement，不同设备通过标签进行区分。每台设备包含三个标签，分别为设备编号、设备分组编号、设备名称。每条记录只能包含一个metric，因此需要对温度（整型）和 湿度（浮点）分别写入一条记录。每条记录包含设备的三个标签，一个metric的名字和值，以及时间戳。

3.OpenTSDB测试程序源码

本文采用OpenTSDB的原生语言java，编写数据写入及查询程序。因为OpenTSDB并未提供官方java 接口，本次测试选择调用他们的http接口。测试程序源代码行数较多，因此您可以到https://github.com/taosdata/tests/tree/master/comparisonTest/opentsdb 下载。

4.OpenTSDB测试程序用法

写入相关参数

writeClients 并发写入的客户端链接数目，默认为1

rowsPerRequest 一次请求中的记录条数，默认为100，范围1-1000

dataDir 读取的数据文件路径，来自于测试数据生成程序

numOfFiles 从数据文件路径中读取的文件个数

例如

cd opentsdb/opentsdbtest/src/target

java -jar opentsdbtest-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar -dataDir ~/testdata -numOfFiles 100-writeClients 2-rowsPerRequest 30

查询相关参数

sql 将要执行的SQL语句选项

java -jar opentsdbtest-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar -sql sqlchoice

写入性能对比

数据库的一个写入请求可以包含一条或多条记录，一次请求里包含的记录条数越多，写入性能就会相应提升。在以下测试中，使用R/R表示Records/Request ，即一次请求中的记录条数。同时，一个数据库可以支持多个客户端链接，链接数增加，系统总的写入通吐量也会相应增加。因此测试中，对于每一个数据库，都会测试一个客户端和多个客户端连接的情况。

1.TDengine的写入性能

TDengine按照每次请求包含1，100，500，1000，2000条记录各进行测试，同时也测试了不同客户端连接数的情况。测试步骤如下所示，您可以修改示例中的参数，完成多次不同的测试。

1.清空上次测试数据

运行TDengine的shell命令行程序taos，执行删除测试数据库语句

Welcome to the TDengine shell, server version:1.6.1.0  client version:1.6.1.0

Copyright(c)2017by TAOS Data,Inc.All rights reserved.

taos>drop database db;

2.测试执行

开启5个客户端读取~/testdata目录中的100个数据文件，每个请求写入1000条数据，可以参考如下命令

./tdengineTest -dataDir ~/testdata -numOfFiles 100-writeClients 5-rowsPerRequest 1000

写入吞吐量如下，单位为记录数/秒

R/R1 client2 clients3 clients4 clients5 clients6 clients7 clients126824436995513762869645296864772277100415800734484895522976085108790211710741192199500479846882612108303211951001269196136425614170041000500751914494112191412391571367989141810414765602000512820105552011741641306904142663514584341477208表1 TDengine的写入吞吐量图1 TDengine的写入吞吐量2.OpenTSDB的写入性能

OpenTSDB按照每次请求包含1，10，30，50，80条记录各进行测试，同时也测试了不同客户端连接数的情况。测试步骤如下所示，您可以修改示例中的参数，完成多次不同的测试。

1.清空上次测试数据

运行HBase的shell命令行程序./hbase shell，可以看到如下类似信息

HBaseShell

Use"help" to get list of supported commands.

Use"exit" to quit this interactive shell.

Version1.4.10, r76ab087819fe82ccf6f531096e18ad1bed079651,WedJun516:48:11 PDT 2019

hbase(main):001:0> disable 'tsdb'; disable 'tsdb-meta'; disable 'tsdb-tree'; disable 'tsdb-uid';

hbase(main):002:0> drop 'tsdb'; drop 'tsdb-meta'; drop 'tsdb-tree'; drop 'tsdb-uid';

hbase(main):003:0> quit

然后再为OpenTSDB建表

env COMPRESSION=NONE HBASE_HOME=${HBASE_HOME}/hbase-version ${OpenTSDB_download_path}/src/create_table.sh

2.测试执行

开启5个客户端读取~/testdata目录中的100个数据文件，每个请求写入30条数据，可以参考如下命令

java -jar opentsdbtest-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar -dataDir ~/testdata -numOfFiles 100-writeClients 5-rowsPerRequest 30

写入吞吐量如下，单位为记录数/秒

R/R1 client2 clients3 clients4 clients5 clients6 clients7 clients123702474257227102497243623711018393228282265622924225072320023099303746345649457354634246795466754490850452555322250503544755454354283549708048794563865456456999571985731857272表2 OpenTSDB的写入吞吐量图2 OpenTSDB的写入吞吐量3.TDengin和OpenTSDB的最佳性能对比

基于以上的测试数据，将TDengine和OpenTSDB测试出的最佳写入速度进行对比，结果如下

R/R1 client2 clients3 clients4 clients5 clients6 clients7 clientsTDengine512820105552011741641306904142663514584341477208OpenTSDB48794563865456456999571985731857272表3 TDengine和OpenTSDB的最佳写入性能对比图3 TDengine和OpenTSDB的最佳写入性能对比

从图3可以看出，TDengine的写入速度约为百万条记录/秒的量级，而OpenTSDB的写入速度约为六万条记录/秒的量级。因此可以得出结论，在同等数据集和硬件环境下，TDengine的写入速度远高于OpenTSDB，约为25倍。

读取性能对比

本测试做了简单的遍历查询，就是将写入的数据全部读出。每次查询仅取出100万条记录，在测试数据准备时，已经按照devgroup字段将数据拆分成100个分组，本次测试随机选取其中10个分组进行查询。

1. TDengine的测试方法

测试SQL语句存储在tdengine/q1.txt中，测试SQL语句参考

select*from db.devices where devgroup=0;

执行方法如下

./tdengineTest -sql ./q1.txt

2.OpenTSDB的测试方法

OpenTSDB的查询语句为json语句，已写在代码里，测试时只需选择执行哪项查询即可。

测试SQL的选项(sqlchoice)为q1

执行方法如下

java -jar opentsdbtest-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar -sql q1

读取速度如下，单位为秒

LatencyG-0G-10G-20G-30G-40G-50G-60G-70G-80G-90TDengine0.2350.2120.2080.2180.2090.2100.2090.2090.2160.208OpenTSDB6.695.926.586.657.297.515.986.207.036.57表4 TDengine和OpenTSDB的读取性能对比

从图表中可以看出，TDengine的100万条的读取速度稳定在0.21秒，吞吐量约为500万条记录/秒，OpenTSDB的100万条的读取速度稳定在6.7秒，吞吐量约为15万条记录/秒。所以从测试结果来看，TDengine的查询吞吐量远高于OpenTSDB, 约为OpenTSDB的16倍。

聚合函数性能对比

本单元的测试包含COUNT，AVERAGE，SUM，MAX，MIN，SPREAD这六个TDEngine和OpenTSDB共有的聚合函数。所有测试函数都会搭配筛选条件（WHERE）来选取设备的十分之一、十分之二、十分之三、直到全部设备。

1.TDengine的聚合函数性能

测试SQL语句存储在tdengine/q2.txt中，测试SQL语句参考

select count(*)from db.devices where devgroup<10;

执行方法如下

./tdengineTest -sql ./q2.txt

查询速度如下表，单位为秒

Latency10+%30%40%50%60%70%80%90%100%count0.0180.0260.0160.0180.0170.0240.0240.0270.0300.033avg0.0070.0140.0150.0200.0240.0380.0440.0500.0570.060sum0.0060.0100.0190.0180.0310.0360.0340.0370.0430.046max0.0070.0130.0150.0200.0250.0300.0350.0390.0450.049min0.0060.0100.0160.0240.0320.0390.0450.0410.0430.049表5 TDengine聚合函数性能图5 TDengine聚合函数性能2.OpenTSDB的聚合函数性能

OpenTSDB的查询语句为json语句，已写在代码里，测试时只需选择执行哪项查询即可。

测试SQL的选项(sqlchoice)为q2

执行方法如下

java -jar opentsdbtest-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar -sql q2

查询速度如下表，单位为秒

Latency10+%30%40%50%60%70%80%90%100%count67.8267.366.8767.1766.6767.2367.1766.8867.166.72mean66.6267.367.2167.167.0766.7667.3167.0066.5266.99sum67.1266.7967.6866.9067.4166.5966.9567.166.7466.59max66.5567.1366.9367.1266.9667.1566.9166.7367.167.29min66.8267.0366.6666.566.8266.6467.3667.0466.5166.67表6 OpenTSDB聚合函数性能图6 OpenTSDB聚合函数性能3.聚合函数性能对比

基于以上的测试数据，将TDengine和OpenTSDB在1亿条记录数据集的测试结果进行对比

>LatencycountaveragesummaxminTDengine0.0330.060.0460.0490.049OpenTSDB66.7266.9966.5967.2966.67表7 聚合函数性能对比图7 聚合函数性能对比

从图7可以看出，TDengine的聚合函数查询时间在100毫秒以内，而OpenTSDB的查询时间在66秒左右。因此可以得出结论，在同等数据集和硬件环境下，TDengine的聚合速度远远高于OpenTSDB，超过1000倍。

按标签分组查询性能对比

本测试做了按标签分组函数的性能测试，测试函数会搭配筛选条件（WHERE）来选取设备的十分之一、十分之二、十分之三、直到全部设备。

1. TDengine的测试方法

测试SQL语句存储在tdengine/q3.txt中，例如

select count(temperature), sum(temperature), avg(temperature)from db.devices where devgroup<10groupby devgroup;

执行方法如下

./tdengineTest -sql ./q3.txt

2. OpenTSDB的测试方法

测试SQL的选项(sqlchoice)为q3

执行方法如下

java -jar opentsdbtest-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar -sql q3

读取速度如下，单位为秒

Latency10+%30%40%50%60%70%80%90%100%TDengine0.0300.0280.0310.0410.0690.0660.0770.0910.1020.123OpenTSDB125.91127.39126.79126.42125.73126.85127.77126.99127.16126.41表8 TDengine和OpenTSDB的按标签分组查询性能对比图8 TDengine和OpenTSDB的按标签分组查询性能对比

从测试结果来看，TDengine的分组聚合查询速度远高于OpenTSDB，约为1000倍。

按时间分组性能对比

本测试做了按时间分组函数的性能测试，测试函数会搭配筛选条件（WHERE）来选取设备的十分之一、十分之二、十分之三、直到全部设备。

1. TDengine的测试方法

测试SQL语句存储在tdengine/q4.txt中，例如

select count(temperature), sum(temperature), avg(temperature)from db.devices where devgroup<10 interval(1m);

执行方法如下

./tdengineTest -sql ./q4.txt

2. OpenTSDB的测试方法

测试SQL的选项(sqlchoice)为q4

执行方法如下

java -jar opentsdbtest-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar -sql q4

读取速度如下，单位为秒

Latency10+%30%40%50%60%70%80%90%100%TDengine0.2370.4720.6530.9021.1341.4221.7531.7842.0852.549OpenTSDB82.5383.0483.9382.7482.9682.7582.1482.3783.2982.46表9 TDengine和OpenTSDB的按时间分组查询性能对比图9 TDengine和OpenTSDB的按时间分组查询性能对比

从测试结果来看，TDengine的按时间分组聚合查询速度远高于OpenTSDB，约为40倍。

压缩比对比

1.原始数据的磁盘占用

本次测试共生成100个测试数据文件，存储在~/testdata目录下，使用du命令查看~/testdata目录的文件大小

cd ~/testdata

du -h .

如下图所示

图10 原始数据的磁盘占用情况2.查看TDengine的磁盘占用

TDengine的磁盘文件默认位置在目录/var/lib/taos/data下，在查看磁盘文件大小时，首先将TDengine的服务停止

sudo systemctl stop taosd

然后，调用du命令，查看/var/lib/taos/data目录下文件的大小

cd /var/lib/taos/data

du -h .

如下图所示

图11 TDengine的磁盘占用情况3.查看OpenTSDB的磁盘占用

OpenTSDB的磁盘文件默认位置在目录/var/lib/hbase/data/下，在查看磁盘文件大小时，首先将OpenTSDB的服务停止

sudo service opentsdb stop

调用du命令，查看该目录下文件的大小。

cd /var/lib/hbase/data/

du -sh

如下图所示

图12 OpenTSDB的磁盘占用情况4.磁盘占用情况对比

生成的测试数据文件占用的磁盘大小为3941MB，OpenTSDB磁盘占用2.3GB，TDengine磁盘占用459MB。在相对比较随机数据集的情况下，TDengine的压缩比约为OpenTSDB压缩比的5倍。

在物联网场景下，大多数采集数据的变化范围都比较小。由于TDengine采用列式存储，因此可以预期，TDengine在真实场景的压缩比表现会更好。

功能对比

TDengine与OpenTSDB都是用与处理时序数据的存储引擎，其功能比较接近，各有特色。

功能支持TDengineOpenTSDBSQL语法支持支持不支持私有化部署支持支持支持水平扩展能力支持支持系统连接管理支持支持查询任务管理支持支持数据导入工具支持支持数据导出工具支持支持Web管理工具支持支持多介质分级存储支持支持Telegraf数据采集支持支持Grafana数据可视化支持支持RESTFul支持支持C/C++支持不支持JDBC/ODBC支持不支持GO支持不支持Python支持不支持数据库参数配置支持支持配置副本数支持支持数据时效支持支持数据分区支持支持流式计算支持不支持微秒级精度支持支持聚合函数支持支持支持数据降采样支持支持数据分页支持支持数据插值支持支持历史数据修改不支持支持历史数据的标签修改支持支持时间线删除支持支持数据清空支持支持表10 TDengine与OpenTSDB的功能对比

总结

此次测试，从数据库的读、写、查询、压缩比等方面对TDengine和OpenTSDB进行了对比测试。测试用数据集、测试程序源码、执行的SQL语句都可以从https://github.com/taosdata/tests/tree/master/comparisonTest/ 下载，测试具备可重复性。

从测试结果上看，TDengine的性能远超OpenTSDB，写入性能约为25倍，读取性能约为32倍，聚合函数性能约为1000倍，按标签分组查询性能约为1000倍，按时间分组查询性能约为40倍，压缩比约为5倍，具体见下表。

TDengineOpenTSDB写入吞吐量1477208 记录数/秒57272 记录数/秒100万条记录读取时间0.21秒6.57秒1亿条记录取平均值时间0.06秒66.99秒1亿条记录按标签分组取均值时间0.123126.41秒1亿条记录按时间分组取均值时间2.549秒82.46秒表11 TDengine与OpenTSDB的性能对比汇总

关注公众号：拾黑（shiheibook）了解更多

赞助链接：

关注数据与安全，洞悉企业级服务市场：https://www.ijiandao.com/
四季很好，只要有你，文娱排行榜：https://www.yaopaiming.com/
让资讯触达的更精准有趣：https://www.0xu.cn/