近年來，時序資料庫逐漸受到關注，並有多種產品相繼推出。
時序資料庫簡單理解包含三要素：主體、時間戳記和指標數據。例如：某城市（主體）在2024年1月1日上午8點、9點、下午2點（時間戳記）的氣溫分別為：22°C、23.5°C、25°C（指標值）。總括而言，與關聯資料庫關注「最終結果」不同，時序資料庫表達資產或過程如何隨時間變化，體現的是「變化」的過程價值。
其中，InfluxDB、Kdb和Prometheus是知名的三款產品，長期在國際知名的DBengine網站中保持前三名，它們有相似之處，但在各自的優缺點上也存在差異。本文將對比分析InfluxDB、Kdb、Prometheus這三個時序資料庫，並指出它們各自的優缺點。
截圖自：DBengine
InfluxDB
InfluxDB是由InfluxData於2013年創立的開源時序型資料庫。它應對物聯網領域對大量實時數據、快速儲存和高效查詢的需求。InfluxDB最初提供了靈活的數據模型，輕松管理不斷變化的數據，具有流暢的查詢和一組用於視覺化的工具。
InfluxDB作為開源項目，經過多年發展已成熟解決方案，支援多種程式語言的API和客戶端庫。它提供高性能的數據儲存和查詢服務，非常適合處理時序資料場景，如監控、日誌分析、實時數據分析等。
InfluxDB的優勢明顯，許多用戶選擇它的原因包括：開發者社區活躍，使用者眾多，開源時間較長；類SQL的插入、查詢語言，學習成本不高；水平擴展能力強大，支援多種協議，方便擴展和集成；作為儲存方案，可插拔。
缺點方面，主要包括社區版未提供集群解決方案，儲存格式較單一，功能不夠完善。
InfluxDB的發展方向包括云化和更好地支援分析。此外，應持續關注更好的可擴展性、支援更多數據類型以及工具生態的完善。
Kdb
1998年，Kx Systems推出了Kdb。Kx Systems在2003年推出了64位版本的Kdb+，用q語言編寫。Kdb+是針對金融、物聯網等領域的大量時序資料構建的基於列的關聯時序資料庫。
Kdb被譽為世界上最快的時序資料庫，具有極高性能和豐富高效的時序函數。相比InfluxDB和Prometheus，Kdb在性能、時序資料處理能力、安全性和支援SQL語法方面受到廣泛認可。
優勢方面包括高性能、時序資料處理能力、強大的SQL語法和安全性。然而，缺點包括學習成本較高、開發生態相對薄弱、對硬體配置要求較高。
Prometheus
Prometheus是由SoundCloud開發的開源時序資料庫，專為監測和指標收集而設計。它包含用戶定義的多維數據模型和一種針對多維數據的查詢語言PromQL。Prometheus用Go語言編寫，支援多種客戶端綁定。
Prometheus的優點主要聚焦於查詢語言、可視化數據展示、維護簡單以及集成監控和報警功能。缺點方面，包括硬體需求較高、擴展性和查詢複雜性等問題。
總結
總體而言，三款時序資料庫各有優勢和不足，在實際應用中，需根據需求權衡其優缺點，選擇最適合的時序資料庫。