时序数据库排名(时序数据库是什么,哪个好)
今天给各位分享时序数据库排名的知识，其中也会对时序数据库是什么,哪个好进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
时序数据库是什么,哪个好
时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。
时间序列数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据。这些工业数据的典型特点是：产生频率快、严重依赖于采集时间、测点多信息量大。
Transwarp TimeLyre是星环科技研发的企业级分布式时序数据库，可以支撑时序数据的各类业务场景，支持高吞吐实时写入、时序精确查询、多维检索等。 Timelyre支持分布式水平扩展，同时具有极高的压缩率可以支持海量时序数据的存储，可以有效支撑物联网、能源制造、金融量化交易领域等多种时序数据业务场景。
一份难得的数据库市场分析报告
目录
-数据库分类维度：关系型/非关系型、交易型/分析型
- NoSQL数据库的进一步分类
- OLTP市场规模：关系型数据库仍占营收大头
-数据库市场份额：云服务和新兴厂商主导NoSQL
-开源数据库 vs.商业数据库
-数据库三大阵营：传统厂商和云服务提供商
最近由于时间原因我写东西少了，在公众号上也转载过几篇搞数据库朋友的大作。按说我算是外行，没资格在这个领域品头论足，而当我看到下面这份报告时立即产生了学习的兴趣，同时也想就能看懂的部分写点心得体会分享给大家。
可能本文比较适合普及性阅读，让数据库领域资深的朋友见笑了：）
数据库分类维度：关系型/非关系型、交易型/分析型
首先是分类维度，上图中的纵轴分类为Relational Database（关系型数据库，RDBMS）和Nonrelational Database（非关系型数据库，NoSQL），横轴的分类为Operational（交易型，即OLTP）和Analytical（分析型，即OLAP）。
按照习惯我们先看关系型数据库，左上角的交易型类别中包括大家熟悉的商业数据库Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix，也包括开源领域流行的MySQL（MariaDB是它的一个分支）、PostgreSQL，还有云上面比较常见的SQL Azure和Amazon Aurora等。
比较有意思的是，SAP HANA正好位于交易型和分析型的中间分界处，不要忘了SAP还收购了Sybase，尽管后者今天不够风光了，而早年微软的SQL Server都是来源于Sybase。Sybase的ASE数据库和分析型Sybase IQ还是存在的。
右上角的分析型产品中包括几款知名的列式数据仓库Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza（已宣布停止支持），来自互联网巨头的Google Big Query和Amazon RedShift。至于Oracle Exadata一体机，它上面运行的也是Oracle数据库，其最初设计用途是OLAP，而在后来发展中也可以良好兼顾OLTP，算是一个跨界产品吧。
再来看非关系型数据库，左下角的交易型产品中，有几个我看着熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等；右下角的分析型产品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks（这2家已并购），Bigtable（来自Google，Hadoop中的HBase是它的开源实现）、Elasticsearch等。
显然非关系型数据库的分类要更加复杂，产品在应用中的差异化也比传统关系型数据库更大。Willian Blair很负责任地对它们给出了进一步的分类。
NoSQL数据库的进一步分类
上面这个图表应该说很清晰了。非关系型数据库可以分为Document-based Store（基于文档的存储）、Key-Value Store（键值存储）、Graph-based（图数据库）、Time Series（时序数据库），以及Wide Cloumn-based Store（宽列式存储）。
我们再来看下每个细分类别中的产品：
文档存储：MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等
Key-Value存储：Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等
图数据库：Neo4j等
时序数据库：InfluxDB等
WideCloumn：DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等
多模型数据库：支持上面不只一种类别特性的NoSQL，比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。
OLTP市场规模：关系型数据库仍占营收大头
上面这个基于IDC数据的交易型数据库市场份额共有3个分类，其中深蓝色部分的关系型数据库（RDBMS，在这里不统计数据挖掘/分析型数据库）占据80%以上的市场。
Dynamic Database（DDMS，动态数据库管理系统，同样不统计Hadoop）就是我们前面聊的非关系型数据库。这部分市场显得小（但发展势头看好），我觉得与互联网等大公司多采用开源+自研，而不买商业产品有关。
而遵循IDC的统计分类，在上图灰色部分的“非关系型数据库市场”其实另有定义，参见下面这段文字：
数据库市场份额：云服务和新兴厂商主导NoSQL
请注意，这里的关系型数据库统计又包含了分析型产品。Oracle营收份额42%仍居第一，随后排名依次为微软、IBM、SAP和Teradata。
代表非关系型数据库的DDMS分类中（这里同样加入Hadoop等），云服务和新兴厂商成为了主导，微软应该是因为云SQL Server的基础而小幅领先于AWS，这2家一共占据超过50%的市场，接下来的排名是Google、Cloudera和Hortonworks（二者加起来13%）。
上面是IDC传统分类中的“非关系型数据库”，在这里IBM和CA等应该主要是针对大型机的产品，InterSystems有一款在国内医疗HIS系统中应用的Caché数据库（以前也是运行在Power小机上比较多）。我就知道这些，余下的就不瞎写了。
开源数据库 vs.商业数据库
按照流行度来看，开源数据库从2013年到现在一直呈现增长，已经快要追上商业数据库了。
商业产品在关系型数据库的占比仍然高达60.5%，而上表中从这列往左的分类都是开源占优：
Wide Cloumn：开源占比81.8%；
时序数据库：开源占比80.7%；
文档存储：开源占比80.0%；
Key-Value存储：开源占比72.2%；
图数据库：开源占比68.4%；
搜索引擎：开源占比65.3%
按照开源License的授权模式，上面这个三角形越往下管的越宽松。比如MySQL属于GPL，在互联网行业用户较多；而PostgreSQL属于BSD授权，国内有不少数据库公司的产品就是基于Postgre哦。
数据库三大阵营：传统厂商和云服务提供商
前面在讨论市场份额时，我提到过交易型数据库的4个巨头仍然是Oracle、微软、IBM和SAP，在这里William Blair将他们归为第一阵营。
随着云平台的不断兴起，AWS、Azure和GCP（Google Cloud Platform）组成了另一个阵营，在国外分析师的眼里还没有BAT，就像有的朋友所说，国内互联网巨头更多是自身业务导向的，在本土发展公有云还有些优势，短时间内将技术输出到国外的难度应该还比较大。（当然我并不认为国内缺优秀的DBA和研发人才）
第三个阵容就是规模小一些，但比较专注的数据库玩家。
接下来我再带大家简单过一下这前两个阵容，看看具体的数据库产品都有哪些。
甲骨文的产品，我相对熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一体机。
IBM DB2也是一个庞大的家族，除了传统针对小型机、x86（好像用的人不多）、z/OS大型机和for i的版本之外，如今也有了针对云和数据挖掘的产品。记得抱枕大师对Informix的技术比较推崇，可惜这个产品发展似乎不太理想。
微软除了看家的SQL Server之外，在Azure云上还能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB开源数据库。应该说他们是传统软件License+PaaS服务两条腿走路的。
如今人们一提起SAP的数据库就想起HANA，之前从Sybase收购来的ASE（Adaptive Server Enterprise）和IQ似乎没有之前发展好了。
在云服务提供商数据库的3巨头中，微软有SQL Server的先天优势，甚至把它移植到了Linux拥抱开源平台。关系型数据库的创新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner（也有非关系型特性），至于它们具体好在哪里我就不装内行了：）
非关系型数据库则是Amazon全面开花，这与其云计算业务发展早并且占据优势有关。Google当年的三篇经典论文对业界影响深远，Yahoo基于此开源的Hadoop有一段时间几乎是大数据的代名词。HBase和Hive如今已不再是人们讨论的热点，而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服务Google自身业务为主，毕竟GCP的规模比AWS要小多了。
最后这张DB-Engines的排行榜，相信许多朋友都不陌生，今年3月已经不是最新的数据，在这里列出只是给大家一个参考。该排行榜几乎在每次更新时，都会有国内数据库专家撰写点评。
以上是我周末的学习笔记，班门弄斧，希望对大家有帮助。
参考资料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》
https://blocksandfiles.com/wp-content/uploads/2019/03/Database-Software-Market-White-Paper.pdf
扩展阅读：《数据库&存储：互相最想知道的事》
尊重知识，转载时请保留全文。感谢您的阅读和支持！
时序数据库是什么
时序数据库(TSDB)是一种数据库管理系统，用于存储、处理和分析时间序列数据（以下简称时序数据）。
时序数据是按时间维度顺序记录且索引的数据。像智慧城市、物联网、车联网、工业互联网等领域各种类型的设备和传感器都会产生海量的时序数据，证券市场的行情数据也是时序数据，这些数据将占世界数据总量的 90%以上。
虽然你也可以使用关系数据库或 NoSQL数据库来处理时序数据，但这类数据库并没有充分利用时序数据的特点，性能提升极为有限，只能依靠集群技术，投入更多的计算资源和存储资源来处理，系统的运营维护成本急剧上升。而专门构建的时序数据库，如TDengine，充分利用了时序数据库的特点，大幅提升了数据的写入和查询速度，同时也大幅提高了数据压缩率。此外，时序数据库包含专有的时序数据分析功能和数据管理功能，使用户可以很轻松地开发应用程序。
TDengine是一款开源、云原生的时序数据库（Time Series Database），专为物联网、工业互联网、金融、IT运维监控等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一个极简的时序数据处理平台。
好了，关于时序数据库排名和时序数据库是什么,哪个好的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！