IoTDB vs InfluxDB vs TDengine 时序数据库横评对比。
从 架构设计、性能、功能、生态、适用场景 等维度，对三款时序数据库进行深度对比，助您精准选型。
一、核心架构对比
| 数据库 | 存储模型 | 数据模型 | 扩展性 |
| Apache IoTDB | 分层存储（TsFile） | 树形结构（设备-测点-时间线） | 分布式集群（主从架构） |
| InfluxDB | 时间线（Time Series） | 扁平标签模型（Measurement + Tags） | 商业版支持集群，开源版单机 |
| TDengine | 列式存储 + 超级表 | 设备分组模型（Super Table + Sub Table） | 开源版单机，企业版支持分布式 |
核心差异：
- IoTDB：专为工业物联网设计的树形结构，天然适配设备层级关系（如工厂-车间-设备）。
- InfluxDB：灵活的标签模型，适合多维监控指标（如
cpu_usage{host=web01,region=us}）。 - TDengine：超级表统一管理同类设备，通过子表隔离数据，平衡查询效率与存储成本。
二、性能对比
1. 写入性能
| 数据库 | 单节点写入吞吐 | 高并发优化机制 | 硬件消耗（CPU/内存） |
| IoTDB | 10万~30万点/秒 | 异步写入 + 内存缓冲池 | 中等（依赖 JVM 调优） |
| InfluxDB | 5万~20万点/秒（OSS版） | 批量提交（BatchPoints） | 高（高基数场景内存压力大） |
| TDengine | 50万~100万点/秒 | 列式存储 + 预计算 | 极低（内存占用优化显著） |
结论：
- TDengine 写入性能绝对领先，适合超高频设备数据采集（如传感器秒级上报）。
- IoTDB 在工业协议适配（如 Modbus、OPC UA）上有优势，写入性能适中。
- InfluxDB 适合中小规模监控场景，高基数场景需谨慎。
2. 存储压缩率
| 数据库 | 压缩算法 | 典型压缩率（数值型数据） | 存储优化特性 |
| IoTDB | GZIP/SNAPPY + 编码优化 | 3~8倍（依赖编码配置） | 时序专用文件格式（TsFile） |
| InfluxDB | TSM 压缩（类 Gorilla） | 2~4倍 | 时间线索引（TSI）减少元数据膨胀 |
| TDengine | 列式压缩 + 差值编码 | 5~10倍 | 标签与数据分离，元数据极致精简 |
结论：
- TDengine 压缩率最高，适合存储成本敏感场景（如长期归档）。
- IoTDB 通过编码优化实现较高压缩，适合工业结构化数据。
- InfluxDB 压缩率一般，需配合降采样（Downsampling）降低成本。
三、功能与查询能力
| 数据库 | 查询语言 | 核心功能亮点 | 复杂分析支持 |
| IoTDB | SQL-like | - 设备元数据管理 | 窗口聚合、UDF 扩展 |
| InfluxDB | InfluxQL / Flux | - 连续查询（CQ） | Flux 流式计算、多表 JOIN |
| TDengine | 类 SQL | - 超级表自动分片 | 时间窗口聚合、简单 JOIN |
典型查询示例：
- 查询某设备最近1小时均值：
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- IoTDB：
SELECT AVG(temperature) FROM root.factory.device WHERE time > now() - 1h - InfluxDB：
SELECT MEAN("temperature") FROM "device" WHERE time > now() - 1h GROUP BY time(1m) - TDengine：
SELECT AVG(temperature) FROM device WHERE ts > now() - 1h INTERVAL(1m)
- IoTDB：
- 多设备关联查询：
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- IoTDB：需通过 UDF 或应用层处理。
- InfluxDB：
JOIN操作复杂，性能较差。 - TDengine：
SELECT * FROM super_table WHERE device_id IN ('d1','d2')
结论：
- InfluxDB 查询最灵活（Flux 支持流处理），但学习成本高。
- TDengine 简单查询效率高，复杂分析能力弱。
- IoTDB 适合设备层级查询，工业场景语义更直观。
四、生态与工具链
| 数据库 | 监控集成 | 开发工具 | 社区支持 |
| IoTDB | Grafana（需插件） | - REST API | Apache 基金会，中文社区活跃 |
| InfluxDB | 原生集成 Prometheus | - TICK Stack | 国际社区成熟，GitHub 25k+ Star |
| TDengine | Grafana（需插件） | - JDBC/ODBC | 国内文档完善，企业版支持响应快 |
生态亮点：
- InfluxDB：与 Kubernetes、Prometheus 深度集成，开箱即用的监控报警体系。
- TDengine：提供边缘计算版（TDengine Edge），适合端-云协同架构。
- IoTDB：支持工业协议直连（如 PLC 设备），减少数据采集层开发。
五、部署与运维
| 数据库 | 部署复杂度 | 高可用方案 | 运维工具 |
| IoTDB | 中（依赖 ZooKeeper） | 主从副本 + 数据分片 | CLI + Web 控制台 |
| InfluxDB | 高（集群需商业版） | 商业版集群（Meta/Data 节点分离） | Chronograf + 企业级监控 |
| TDengine | 低（单机一键部署） | 企业版多副本 + 负载均衡 | taosAdapter + TDinsight |
运维成本对比：
- TDengine 运维最简单，资源占用低，适合边缘节点。
- InfluxDB 集群版运维复杂，但云托管服务（InfluxDB Cloud）降低门槛。
- IoTDB 需管理 JVM 和 ZooKeeper，对运维团队技术要求较高。
六、适用场景总结
| 场景 | 推荐数据库 | 理由 |
| 工业物联网（IIoT） | IoTDB | 设备树形模型、工业协议适配、端-云同步 |
| IT 基础设施监控 | InfluxDB | Prometheus 生态集成、灵活标签查询、报警规则丰富 |
| 海量设备高频上报 | TDengine | 极致写入性能、超低存储成本、边缘计算支持 |
| 混合分析（时序+OLAP） | InfluxDB | Flux 支持流批一体、可扩展 ClickHouse 构建混合架构 |
| 国产化替代 | TDengine | 国产团队主导、中文文档完善、信创生态兼容 |
七、风险与避坑指南
1. IoTDB
- 风险：社区生态较小，复杂问题依赖官方支持。
- 规避：优先用于设备层级清晰的工业场景，避免高基数元数据操作。
2. InfluxDB
- 风险：开源版功能限制（如无集群），高基数场景内存爆炸。
- 规避：使用商业版或 VictoriaMetrics 替代，严格设计 Tag 基数。
3. TDengine
- 风险：开源版无集群功能，复杂分析能力弱。
- 规避：单节点扛写入，分析层对接 Doris/StarRocks。
八、收费
influxDB3 enterprise：
InfluxDB 3企业版的定价主要基于InfluxDB在单个集群中可使用的CPU数量。
商业许可提供8、16、32、64或128个CPU核心的批量选项，具体价格取决于您与InfluxData签订的合同。
此外，还提供30天免费试用期供商业使用，以及一个免费层级供非商业、家庭或业余用途使用，仅限单节点部署且包含两个核心。
如需了解确切的价格详情，请直接联系InfluxData销售部门，因为知识来源不提供具体的金额或商业许可的公开价格表。
TDengine enterprise：
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- 按节点收费，按采集点多少每个节点的价格在10-15万，永久授权；
- 提供一年维保，后续续保按合同金额的10%-15%（这种方式不多）,维保期后可以付费技术支持；
- 在石家庄与中国电网有合作；
- 亮点功能：接入了ai可以根据采集数据预测，比如可以预测设备故障；
- 支持模型的创建，模型好坏会影响性能和存储；
九、开源版本使用限制：
最终选型建议
- 工业物联网：选 IoTDB，利用树形模型和端-云同步特性。
- IT 监控与全球化业务：选 InfluxDB，依赖成熟生态和 Prometheus 集成。
- 海量设备高频写入：选 TDengine，追求极致性价比和国产化支持。
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