この Time Series Benchmark Suite Evaluation of GridDB, QuestDB, TimescaleDB では、3つの時系列データベースのインジェストまたはロード性能を評価することで比較しています。また、時系列データの実世界での分析に使用できるさまざまなユースケースを強調したTSBSで利用可能な5つのクエリを用いてクエリ性能も測定しています。
評価対象となるデータベースには、1つ大きな違いがあります。QuestDBとTimescaleDBは表形式のデータモデルを使用し、GridDBはKey-Containerデータモデルを使用しています。QuestDBとTimescaleDBのデータはすべて1つのテーブルに挿入され、GridDBは各ホストのデータを別々のテーブル（GridDB用語ではコンテナ）に格納します。
各データベース、特にGridDBのKey-Containerデータモデルにカーディナリティがどのように影響するかを検証するため、100、1,000、10,000、100,000ホストのデータセットでロード性能とクエリ性能の両方を評価しました。high-cpu-all、high-cpu-1、lastpoint、single-groupby、double-groupbyのクエリを検証しました。
負荷性能が期待通りでなかったため、tsdb_loadはGridDB用にJavaで再実装しました。JavaはGridDBのネイティブインタフェースであり、Goを含む他の言語バインディングと比較してオーバーヘッドの削減を実現しています。
一般に、GridDBは3つのデータベースの中で最も高速でしたが、より多くのチューニングが必要でした。例外は、各ホストの最新レコードを取得する単純なlastpointクエリでした。この非常にシンプルなクエリは、n台のホストに対してn回実行する必要がありました。
10,000ホストの結果の要約を以下に示します：
3つのデータベースはいずれも、10万ホスト分のDevOpsデータを、各データポイントの間に10秒をおいてリアルタイムで取り込むことができ、このユースケースにとって効果的な取り込みオプションとなっています。QuestDBとTimescaleDBのクエリパフォーマンスの遅さは、リアルタイムの分析が必要な場合には気になりますが、分析を毎晩のバッチジョブとして実行するシナリオでは、十分なパフォーマンスを発揮するでしょう。
詳細な比較は、こちらでご覧いただけます： TSDB_Evaluation_of_GridDB_QuestDB_and_TimescaleDB を参照。
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