InfluxDB与MongoDB对比

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本文将比较InfluxDB与MongoDB在常见时间序列工作负载下的性能和特性，特别是两者在数据传输率，磁盘上数据压缩率和查询性能上的差异。

InfluxDB是一个Go实现的开源时间序列数据库。它的核心由一个定制化的存储引擎设计而成，称为Time-Structured Merge （TSM）是时序结构合并树，它针对时间序列数据进行了优化。通过一个类似结构化查询风格的查询语言InfluxQL进行控制.InfluxDB为时间跨度下的数学和统计运算提供了一个开箱即用的
完美支持，非常适合于定制监控和指标收集，实时分析，以及物联网和传感器数据工作负载。

Mongodb是一个开源的面向文档的数据库，俗称为NoSQL的数据库，用Ç和C ++编写。虽然它本身并不是一个真正的时间序列数据库，但它的创建者通常会将其用于时间序列工作负载。它以时间戳和装桶(bucketing)的形式提供建模原语，使用户能够存储和查询时间序列数据。请注意，除了基于时间序列的工作负载外，本文没有研究InfluxDB对其他工作负载的适用性。InfluxDB不是为了满足文档存储用例而设计的，因此此处将不讨论这些用例。对于这些用例，我们建议使用MongoDB或类似的NoSQL数据库。

从另一个角度来看Mongodb其实和redis的工作领域有重叠,但各有优劣.Mongodb也在逐渐进步.

StackouverFlow上的投票:InfluxDB VS MongoDB

InfluxDB	MongoDB
Stacks 743	Stacks 47.1K
Followers 729	Followers 36.7K
Votes 148	Votes 4K

可以看到MongoDB使用者远超InfluxDB,当然这纯粹是因为MongoDB在互联网等领域应用更广泛的原因.

InfluxDB与MongoDB：有何区别？

• InfluxDB：
  一个没有外部依赖性的开源分布式时间序列数据库。 InfluxDB是用于指标，事件和实时分析的可扩展数据存储。它具有内置的HTTP API，因此您无需编写任何服务器端代码即可启动和运行InfluxDB具有可扩展性，易于安装和管理以及可快速获取和取出数据的功能。
• MongoDB：
  伟大思想的数据库。 MongoDB将数据存储在类似JSON的文档中，这些文档的结构可能有所不同，从而提供了动态，灵活的架构。 MongoDB还具有内置复制和自动分片功能，旨在实现高可用性和可伸缩性。

InfluxDB和MongoDB可以归类为“数据库”工具。

“时间序列数据分析”是超过35个像InfluxDB这样的开发人员的主要原因，而超过788个开发人员提到“面向文档的存储”是选择MongoDB的主要原因。

InfluxDB和MongoDB都是开源工具。似乎在GitHub上具有16.6K GitHub star和2.37K派生的InfluxDB比在MongoDB上具有16.2K GitHub star和4.08K GitHub派生具有更多的采用率。

根据StackShare社区的说法，MongoDB获得了更广泛的认可，在2175个公司堆栈和2143个开发人员堆栈中都提到过。与InfluxDB（在116个公司堆栈和38个开发人员堆栈中列出）相比。

结语

查了一下资料, Mongodb的应用领域和InfluxDB差距很大,而且InfluxDB在过去工业界长期占有一席之地,然而因为当时工业环境对实时性\运算\查询速度要求不高,所以稳定的需求大于性能需求.
如今到了物联网时代,在大规模工厂设备加智能机器人等设备链接加入以后,大量冗余的数据会对查询和并发带来更高的要求,所以最终决定不使用InfluxDB.
还有一篇关于DolphinDB与InfluxDB对比测试报告 可供参考.