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洞察深一度

这是一个“数据驱动业务”的时代。数据的存储、分析、管理、应用，以及价值挖掘都离不开数据库。虽然数据库技术多年来一直在持续演进之中，但行业客户选择数据库时的担心和困惑远未消除。
“你们的数据库性能如何？”“能不能满足我们的核心业务需求？”数据库厂商该如何应对行业用户连珠炮似的追问？
数据库性能究竟哪家强？和移动云·云数据库GaussDB (for Influxdb)同属一个生态的开源InfluxDB企业版集群一直话题满满，作为曾经influx生态里的领头羊，TA和云数据库GaussDB (for Influxdb)之间孰强孰弱可谓是圈内的一大热点。不如摆下一座擂台，让移动云·云数据库GaussDB (for Influxdb)与开源InfluxDB企业版集群真刀真枪地较量一番。这样一来，行业用户在选择时也能一目了然，胸中有数。
擂台设置如下
模拟虚拟机监控场景，预设100台虚拟机，每台虚拟机采集20个监控指标，10秒采集一次指标状态，模型每条数据大小约为24字节。
蓝方：云数据库GaussDB (for Influxdb) 2节点方案
灰方：开源InfluxDB企业版3节点集群
擂台赛共分三轮进行，分别以数据库的“写入能力、查询能力、压缩率”为每一轮的比拼内容。每轮比拼获胜一方积1分，负者为0分。以三轮比拼的总成绩确定最终结果。
Round1 | 写入性能大比拼
争夺焦点
通常来说，数据库的读写是系统的主要瓶颈，也是优化收益最高的地方所在。在小数据量、大数据量等不同的场景下，比较不同数据库的写入性能，最能反映出数据库的整体性能优劣。
比拼结果
在小数据量场景下，云数据库GaussDB (for Influxdb)的写入性能是开源InfluxDB企业版的13倍左右，在大数据量的场景下也能达到1.8倍左右。

蓝方——移动云GaussDB(for Influx)胜，积1分。
云数据库GaussDB (for Influxdb)

获胜秘籍
在这个回合，云数据库GaussDB (for Influxdb)施展出的是一套战无不胜的“组合拳”，其效果惊人，支持每天万亿条数据写入：基于大规模并行分析架构，所有节点并行写入，数据库多副本复制可卸载到分布式存储，从而降低计算节点到存储节点的网络流量，尤其是在大规模写入的场景下，云数据库GaussDB (for Influxdb)的写入性能线性扩展度大于70%。
Round 2 | 数据查询性能大比拼
争夺焦点
查询优化是提高数据库性能的重要手段。每一条查询指令都是一个子任务，而执行每一个子任务都需要花费时间。优化查询的目的旨在减少子任务的数量或者让子任务运行得更快，从而进一步提升数据库的整体性能。

比拼结果
在小数据量场景下，云数据库GaussDB (for Influxdb)的查询性能是开源InfluxDB企业版的14倍，在大数据量下是开源InfluDB企业版的8倍左右。
蓝方——云数据库GaussDB (for Influxdb)胜，积1分。
云数据库GaussDB (for Influxdb)

获胜秘籍
在这个回合，云数据库GaussDB (for Influxdb)施展出了威力巨大的“直拳”，不仅连续出击，而且每一拳的份量极重，具体体现为聚合查询整体性能极高：基于MPP架构，一条查询语句可以在多节点及多核并发执行；基于向量化查询引擎，每次迭代批量返回数据，大大减少了额外开销；采用增量聚合引擎，基于滑动窗口的聚合查询的结果缓存，大部分从聚合结果在缓存中直接命中，仅需要聚合增量数据部分即可；基于多维倒排索引，支持多维度多条件组合查询，从而避免了大量扫描数据；采用存储摘要索引，在数据查询中可以加快过滤无关数据。
Round 3 | 数据压缩率大比拼
争夺焦点
在工业互联网、物联网等大规模数据存储场景下，数据的存储成本高昂，所以数据压缩对于时序数据库来说是一项不可或缺的能力。数据库具备高数据压缩率，不仅能够更高效地处理海量数据，而且可以有效降低数据存储成本，减少数据存储空间。

比拼结果
在250万时间线场景下，云数据库GaussDB (for Influxdb)导入了151亿条数据，导入前数据大小为337.5G，导入后为49.8G，压缩率为6.8；开源InfluxDB企业版导入了47亿条数据，导入前105G，导入后21.3G，压缩率为4.9。云数据库GaussDB (for Influxdb)的压缩率是开源InfluxDB企业版数据库的1.4倍左右。
蓝方——云数据库GaussDB (for Influxdb)胜，积1分。

云数据库GaussDB (for Influxdb)

获胜秘籍
在这个回合，云数据库GaussDB (for Influxdb)使出了“左右摆拳”，乘胜追击。

“左摆拳”即为云数据库GaussDB (for Influxdb)独特的自适应数据压缩算法。这是一套框架，为每一种数据类型注册有若干具体数据压缩算法。与传统数据压缩算法相比，其本质区别在于一种数据类型并非固定一种数据压缩算法，而是可以根据数据类型和数据分布选择其中最合适的数据压缩算法，比如检测到大整型数据时，先使用Delta或者Delta-Of-Delta进行编码后，再使用Simple8b亦或Zigzag算法，从而达到最优的压缩效果。

而“右摆拳”则是依仗云数据库GaussDB (for Influxdb)所采用的LSM tree架构，随着后台压缩的持续进行，数据库的压缩率会进一步提升，成本优化更加凸显。
裁判点评
经过三轮惊心动魄的攻防大战，最终云数据库GaussDB (for Influxdb)凭借三轮全胜的战绩赢下了与开源InfluxDB企业版数据库的这次擂台赛！

从整体上看，GaussDB(for Influx)选手的性能优势明显，带来了更高的写入能力、更稳定的查询能力，以及更高的压缩率。此外，该选手在集群化、冷热分级存储、高可用等方面也都做了深度优化，能够更好地满足时序应用的各种场景需求，尤其适合大规模的工业互联网、物联网、运维监控等时序业务场景。
擂台上风起云涌、拳拳到肉，但云数据库GaussDB (for Influxdb)选手仍凭借极致性能，强势助力行业用户数智化转型，洞察先机，不愧是擂台ACE。
云数据库GaussDB (for Influxdb)选手
已在移动云官网登台亮相
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