SciTS：面向科学实验与工业物联网的时序数据库基准
数据库
2022-06-09 v2 天体物理仪器与方法
性能
高能物理 - 实验
摘要
时序数据在工业物联网 (IIoT) 与大规模科学实验中的使用日益增长。管理时序数据需要一个存储引擎，能在持续增长的体量下保持可接受查询延迟。传统 ACID 数据库优先一致性而非性能，而许多具有新颖存储引擎的时序数据库被开发以提供更好的摄取性能与更低查询延迟。为理解时序数据库的独特设计如何影响其性能，我们设计了 SciTS，一个高度可扩展且可参数化的时序数据基准。该基准研究时序数据库的摄取能力，尤其在其规模增长时。它还研究了来自科学实验用例的 5 个实用查询的延迟。我们使用 SciTS 评估了 4 种不同存储引擎的数据库：ClickHouse、InfluxDB、TimescaleDB 与 PostgreSQL。
引用
@article{arxiv.2204.09795,
title = {SciTS: A Benchmark for Time-Series Databases in Scientific Experiments and Industrial Internet of Things},
author = {Jalal Mostafa and Sara Wehbi and Suren Chilingaryan and Andreas Kopmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.09795},
year = {2022}
}