时序数据库市场漫谈

1. 时序数据库趋势如何？

关注数据库领域发展的朋友，相信大家都会知道DB-Engines，我们首先就来看下DB-Engines上的数据库流行度趋势图。从下图，我们可以看到过去24个月时序数据库的流行度持续增长，显著优于其他类别的数据库。

过去24个月时序数据库流行度趋势图

进入到时序数据库的细分领域，我们可以发现InfluxDB一直处于此领域的领先地位。作为一家2012年成立，已经融资到D轮的企业，其产品已经被很多厂商所使用。但InfluxDB也并非高枕无忧，其产品问题存在诸多问题，比如，时间线膨胀导致的严重数据倾斜问题，这是所有时序数据库都面临的问题。第二，在未来的云原生趋势下，对内存的管理要求变得更加严格，InfluxDB在本地磁盘上使用mmap的优势无法继续在未来上云后依然保持高效读写。因此为了面向更广大的应用场景以及处理更海量的数据写入，其也正在开发新的存储引擎IOx。

DB-Engines时序数据库排名

InfluxDB注定不会孤独，成立于2015年的海外厂商TimescaleDB也在2021年完成了4000万美元的B轮融资。与InfluxDB不同，TimescaleDB走了不同的技术路线，其是基于PostgreSQL进行的开发，力争最小化用户的迁移成本，期望借助PG生态崛起。但在基础软件的世界，大家总会进行trade-off，对于TimescaleDB来说，高效即时的查询分析任务是TimescaleDB的重中之重，所以他舍弃了一部分的压缩性能，也就造成了其磁盘占用会较其他时序数据库相对大一些，与此同时，在高写入场景的情况下，性能也不是非常理想。当然，这些trade-off是为了保证TimescaleDB更高效即时的查询需求。国内市场层面，CnosDB、IoTDB以及TDengine三个开源项目希望利用好开源杠杆，针对海外产品的问题，也在抓紧进行弯道超车。

2. 时序数据库是Niche Market吗？

我们要理解时序数据库的市场，就要理解影响其市场需求的因子有哪些。从我们的观察来看，这个市场规模大致与三个因素相关：（1）IoT设备数量。（2）每个设备上所承载的传感器数量的多少。（3）时序数据库的收费。根据Statista的数据（如下图所示），预计到2025年全球物联网设备将达750亿个，而每个物联网设备是都是要有众多传感器的，我们假设每个设备有10个传感器（实际可能不止），这就意味着全球有7500亿个传感器。从趋势来说，毫无疑问，全球IoT设备在快速增长，传感器数量确实在爆发。

从时序数据库收费角度来看，目前我们观察到的案例是，头部时序数据库厂商平均到每个传感器（sensor）的收费大概1元左右（50万元的付费，大约50万个sensor）。但事实上随着未来规模的扩张，市场竞争加剧，必然会带来价格的下降。但即使每个传感器（sensor）的价格将降为0.15元，这也是个千亿级别的市场。当然这种算法未必科学，我们也很难精确的给出大家一个结论，也仅是想以此给大家一个思考方向，毕竟面对一个增量市场，这个市场中的各方参与者都需要有更多的信心、耐心以及判断力。

3.时序数据库主要在哪？

目前来看，时序数据库的应用场景主要是在物联网和系统监控领域，虽然也有一些时序数据库是针对金融场景，但本质上二者不可兼得，金融需要处理一定的事务（他们更像是kdb+），势必会造成海量数据写入能力的阉割。从行业集中度来看，可能监控告警在很多行业都有应用，所以时序数据库的垂直行业场景看起来较为零散，无论是与硬件厂商相结合，亦或者与行业解决方案公司合作，其更多的站在了被集成的位置。今天就聊这么多吧，毕竟仅是个人观点，难免有偏颇之处，还请读者海涵，对于细分市场的判断仁者见仁，智者见智，也欢迎行业内的大家多做沟通和探讨。