TSBS 是一个时序数据处理（数据库）系统的性能基准测试平台，提供了 IoT、DevOps 两个典型应用场景，它由 Timescale 开源并负责维护。作为一个性能基准测试平台，TSBS 具有便捷、易用、扩展灵活等特点，涵盖了时序数据的生成、写入（加载）、多种类别的典型查询等功能，并能够自动汇总最终结果。由于其开放开源的特点，得到了众多数据库厂商的支持，作为专业的产品性能基准测试平台被若干数据库厂商广泛使用。

以下的性能基准报告均使用了 TSBS 作为基础 Benchmark 平台，我们从时间跨度和发布厂商的知名度同时来看，就能发现，基础测试平台 TSBS 已经具备了很高的认可度：

• 2018 年 11 月，VictoriaMetrics 的创始人 Aliaksandr Valialkin 发布 《High-cardinality TSDB benchmarks: VictoriaMetrics vs TimescaleDB vs InfluxDB》，将 VictoriaMetrics 与 TimescaleDB、InfluxDB 进行性能对比。
• 2018 年 11 月，文章《ClickHouse Crushing Time Series》中对比了 TimescaleDB, InfluxDB, ClickHouse 在时序数据场景下的性能。
• 2020 年 3 月，Cloudera 在网站博客中发布《Benchmarking Time Series workloads on Apache Kudu using TSBS》，在 DevOps场景 中对比了 Apache Kudu, InfluxDB,  VictoriaMetrics, ClickHouse 等整体性能表现。
• 2020 年 3 月， Redis 发布了基于 TSBS 的性能报告《RedisTimeSeries Version 1.2 Benchmarks》。
• 2020 年 8 月，Timescale 在其官方博客发布了性能对比报告《TimescaleDB vs. InfluxDB: Purpose Built Differently for Time-Series Data》。
• 2021 年 8 月，QuestDB 发布了 QuestDB 与 TimescaleDB 的性能对比报告——《QuestDB vs. TimescaleDB》。

DevOps 场景是一个典型的时序数据应用场景，TSBS DevOps 场景提供了 CPU 状态的模拟数据，针对每个设备（CPU）记录其 10 个测量值（metric），1 个时间戳（纳秒分辨率），10 个标签值（tag）。生成的数据每 10 秒间隔一条记录，具体的内容和示例数据如下：

TSBS 测试可以简单划分为两个主要部分——数据写入和数据查询。在本次整个基准性能评估中，共涉及以下五个场景，每个场景的具体数据规模和特点见下表：

通过上表可以看到，五个场景的区别主要在于数据集所包含的设备记录数量、设备数的不同，数据时间间隔均维持在 10 sec。整体来看，五个场景的数据规模都不算大，数据规模最大的是场景五，数据达到了 1.8 亿，数据规模最小的是场景一，只有 2678 万条记录。在场景四和场景五中，由于设备数量相对较多，所以数据集仅覆盖了 3 分钟的时间跨度。

为了保证测试结果的公正可靠及可复制性，我们选用了公共 IaaS 平台来搭建 Benchmark 基础硬件环境，采用了大多数性能对比报告中使用的场景——亚马逊 EC2 服务环境下 r4.8xlarge 类型的实例作为基础运行平台，区域为北美地区，包括 1 台服务器、1 台客户端。客户端与服务器硬件配置完全相同，两者使用 10 Gbps 网络连接。配置简表如下：

本次测试的对比软件为 InfluxDB1.8.10 及 Timescale 2.6.0，在这里要着重说明一下，由于 InfluxDB 最新的 2.0 版本并没有纳入 TSBS 的主干分支，因此在这次测试中我们暂且使用了 TSBS 主干分支所支持的 InfluxDB 最新版本，即 1.8.10。

下面可以简单为大家介绍下本次测试结果。如下表所示，在全部五个场景中，TDengine 写入性能均优于 InfluxDB 和 TimescaleDB，写入过程中资源占用最低。对比 InfluxDB，TDengine 写入最优的场景是在 1000 万设备下，达到了 InfluxDB 的 10.6 倍；对比 TimescaleDB ，TDengine 写入最优的场景是在 4000 个设备下，达到了 TimeScaleDB 的 6.7 倍。

在查询测试上，我们将其分为 5 大类、15 小类进行查询对比，从下图结果汇总中可以看到，在全部 15 个查询类型中，TDengine 的性能均优于 InfluxDB 和 TimescaleDB，并且它的所有查询延迟均比 InfluxDB 和 TimescaleDB 更低。亮点数据之一体现在 Double Rollups 查询类型对比中，TDengine 最大达到 InfluxDB 的 34 倍，TimescaleDB 的 24 倍。

以上就是 TDengine 基于 TSBS 测试报告的测试背景介绍，如果你对测试结果感兴趣，欢迎搜索进入官网查看完整报告。