（benchANT 時序數(shù)據庫排行榜數(shù)據情況）
測試機構 benchANT 位于德國，專門進行云設施和數(shù)據庫性能的評估。鑒于用戶對數(shù)據庫選型時，很難找到參考基準以衡量數(shù)據庫的性能與功能，benchANT 致力于在統(tǒng)一的硬件資源和系統(tǒng)配置下對各類主流數(shù)據庫系統(tǒng)做性能測試，并依據各項指標進行排名。其時序數(shù)據庫排行榜的評估標準是基于 TSBS 基準測試套件的 DevOps 場景，在統(tǒng)一的 AWS（Amazon Web Services，是亞馬遜公司提供的一套云計算服務）環(huán)境中進行測試，并比對性能結果。
TSBS（Time Series Benchmark Suite）意為"時間序列基準測試套件"，是由時序數(shù)據庫廠商 Timescale 開源，集多種應用場景下，時序數(shù)據生成、數(shù)據寫入、查詢處理、自動化結果匯總統(tǒng)計等功能于一體的時序數(shù)據性能基準測評平臺。由于開源的生態(tài)特點與簡單易用的使用優(yōu)勢，TSBS 得到了其他時序數(shù)據庫廠商的廣泛支持，并作為專業(yè)的時序數(shù)據性能基準測評平臺被多個時序數(shù)據庫廠商使用，包括 InfluxDB、TimescaleDB、VictoriaMetrics、QuestDB、ClickHouse 等，并公開發(fā)布多個基于 TSBS 生成的性能數(shù)據報告。
（Timescale 官網發(fā)布的 TSBS 介紹）
benchANT 時序數(shù)據庫排行榜的測評基于 TSBS 的 DevOps 場景做了部分調整，限定了工作負載，同時可選兩種資源設置與時序數(shù)據庫配置參數(shù)，以在控制必要變量、給予適當調整空間的基礎上，對時序數(shù)據庫的產品效能進行全面校驗。
工作負載是在假定運行的多個服務器中，記錄包括 CPU、內存、磁盤等 9 種指標及其多項測量值。同時，其他變量，如數(shù)據集大小、批量插入數(shù)據量、查詢任務量、并行線程量等均維持恒定。
時序數(shù)據庫可選的資源設置將實例大小和集群大小合并為一個屬性，分為“xSmall（極小）”和“small（小）”。集群大小為 1 節(jié)點、實例大小為“小（small）”，則資源配置為極小；集群大小為 1 節(jié)點、實例大小為“中等（medium）”，則資源配置為小。實例大小的衡量由 CPU、內存、磁盤參數(shù)等多個指標項的配置決定。配置參數(shù)則包含基本配置（vanilla）和進階配置（tuned），進階配置主要對內存、WAL、數(shù)據分區(qū)等部分參數(shù)進行了改動。
（benchANT 官網發(fā)布 IoTDB 位列榜單第一）
在同等權威標準、精細核算條件下，benchANT 時序數(shù)據庫排行榜比對了多個時序數(shù)據庫的寫入吞吐量、存儲占用、查詢延遲的測試結果。在 benchANT 設置的統(tǒng)一參數(shù)下，IoTDB 的寫入吞吐量（Write Throughput）達到 363 萬點/秒，存儲占用（Storage Consumption）達到 2 GiB，查詢延遲（Read Latency）達到 2 毫秒，與排行榜中的 VictoriaMetrics、InfluxDB、TimescaleDB 對比，IoTDB 寫入吞吐量領先 1-7 倍，存儲占用領先 1.5-35 倍，查詢響應速度領先 3-97 倍，具有明顯的性能優(yōu)勢。
同時，排行榜參考 AWS 云服務器的硬件成本，用讀取吞吐量（Read Throughput）除以月成本（Monthly Costs），計算出的成本效益（Operations Per Cost），代表每一美元能夠置換多少的讀取性能，而與排行榜中的 VictoriaMetrics、InfluxDB、TimescaleDB 對比，IoTDB 的成本效益領先 1-22 倍，在使用性價比上也存在優(yōu)勢。
（benchANT 時序數(shù)據庫排行榜各數(shù)據庫性能對比）
Apache IoTDB 是一款低成本、高可用的物聯(lián)網原生時序數(shù)據庫，自研完整的存儲引擎、查詢引擎、計算引擎，并支持權限管理、集群管理、系統(tǒng)監(jiān)控、可視化呈現(xiàn)等多項功能，可實現(xiàn)物聯(lián)網時序數(shù)據全生命周期，即涵蓋寫入、存儲、處理、查詢、分析、展示等多個維度的時序數(shù)據高效管理，助力企業(yè)構建時序數(shù)據高可用、高穩(wěn)定解決方案。
IoTDB 經十二年自主研發(fā)，針對數(shù)據通量高、數(shù)據模式弱、兩節(jié)點高可用等物聯(lián)網場景時序數(shù)據典型特征與應用需求，在元數(shù)據組織、存儲文件格式、共識協(xié)議、數(shù)據同步方案等多項技術實現(xiàn)突破，實現(xiàn)高吞吐數(shù)據讀寫、高壓縮比數(shù)據存儲、低延遲數(shù)據查詢、多節(jié)點秒級擴容，并達到“端-邊-云”多環(huán)境、多模式匹配，形成數(shù)據“一次處理，端云共用”新形態(tài)。
2023 年截至目前，IoTDB 已在 ICDE、SIGMOD、VLDB 等數(shù)據庫會議上累計發(fā)表論文超 20 篇，并于今年 6 月在 ACM SIGMOD 會議上報告了研究成果論文《Apache IoTDB: A Time Series Database for IoT Applications》。作為國產時序數(shù)據庫，IoTDB 在數(shù)據庫領域方面的研究實力、學術水平及性能表現(xiàn)已被國際數(shù)據庫管理領域的權威學者所認可。
（Apache IoTDB）
IoTDB 穩(wěn)定、高效的應用表現(xiàn)已得到超 1000 家中央骨干、工業(yè)龍頭企業(yè)的驗證與認可，并將繼續(xù)以“做能用、好用、管用的時序數(shù)據庫”為目標，希望繼續(xù)擴大國內、國際影響力，服務更多企業(yè)實現(xiàn)時序數(shù)據智能管理轉型。
