簡介
最近一直在使用ES，之前也使用過influxdb。使用過程中兩者在某些功能上有些類似。所以這裏對兩者一些區別和功能進行整理。已更好了解這兩者工具。
ES和influxdb介紹
ES
是一個基於lucence的實時搜索服務器，本身是一個應用。
沒有UI管理界面。
支持restful格式http接口來操作和展示界面，數據展示依靠Kibana。
influxdb
開源分佈式時序、事件和指標數據庫。使用 Go 語言編寫，無需外部依賴。其設計目標是實現分佈式和水平伸縮擴展。
自帶管理界面，界面自帶簡單的圖表
提供類似sql的查詢語言。
展示圖表可以使用grafana
區別
ES支持全文檢索.
主要是針對term（關鍵字）。在時序數據的某些和處理上influxdb好於ES。
對於數字的一些監控，建議使用influxdb。而對於日誌，文本可以使用ES。
兩者都可以使用grafana做爲展示。
es vs influxdb性能測試 ： the rates of data ingestion, on-disk data compression, and query performance. InfluxDB outperformed Elasticsearch in all three tests with 8x greater write throughput, while using 4x less disk space when compared against Elastic’s time series optimized configuration, and delivering 3.5x to 7.5x faster response times for tested queries.
寫性能
查詢性能
在這裏順便提一下Grafana和Kibana兩個監控平臺的數據展示界面
- Kibana是和ES配套的數據展示工具。只支持ES。同時也有豐富的圖表功能。因爲與ES配套，所以Kibana更適合去分析日誌。
- Grafana是一個開源的支持包括ES和influxdb多種數據源，有用戶權限驗證功能。Grafana更適合展示數據。
influxdb實際案例
參考
es vs influxdb性能測試
開源influxdb 介紹
玩轉ElasticSearch- 降維打擊！使用ElasticSearch作爲時序數據庫
裏面介紹了使用ES作爲時序數據庫的原因。
原文地址：https://blog.csdn.net/a314773862/article/details/78446957