TDengine 与 StarRocks 作为国产数据库领域的代表性产品，分别专注于时序数据处理和高性能分析场景，在技术架构和适用场景上存在显著差异。以下从核心架构、数据模型、性能特点及典型应用场景等方面进行对比分析：
🏗️ 一、技术架构对比
维度 | TDengine | StarRocks |
|---|---|---|
设计定位 | 分布式时序数据库（TSDB） | 分布式 MPP 分析型数据库（OLAP） |
核心架构 | 时序优化模型：“一个采集点一张表” + 超级表（STable）标签体系 | 列式存储 + MPP 并行计算框架 |
节点角色 | 数据节点（dnode）、管理节点（mnode）、计算节点（qnode）、流计算节点（snode）分离 | 前端节点（FE）、后端节点（BE），无角色细分 |
数据分片 | 虚拟节点（vnode）组，按时间分区 + 标签哈希分片 | 动态分桶（Tablet），支持哈希/随机分片 |
高可用机制 | 基于 Raft 协议的多副本同步（vgroup） | 多副本 + 元数据高可用（基于 BDB-Journal） |
查询执行 | 内置流式计算引擎，支持连续查询；单表查询极致优化 | 全面向量化引擎 + CBO 优化器，擅长多表关联复杂查询 |
生态接口 | 支持 SQL、PromQL（部分）、RESTful；集成 Grafana | 兼容 MySQL 协议，标准 SQL；无缝对接主流 BI 工具 |
📊 二、数据模型与存储设计
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TDengine
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时序数据模型：每个设备/传感器独立建表，通过超级表（STable）统一管理标签（如设备类型、位置），实现按标签聚合查询 。
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存储优化：时序数据按时间分区存储，列式压缩（平均压缩率 5:1）；最新数据缓存加速实时查询 。
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写入性能：单集群支持每秒百万级写入（实测 191 万条/秒）。
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StarRocks
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分析型模型：支持星型/雪花模型，宽表设计；列式存储（支持实时 Upsert 更新）。
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物化视图：自动路由查询至预计算视图，加速聚合分析 。
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湖仓一体：直接查询 HDFS/S3 上的 Parquet、ORC 格式数据，无需数据迁移 。
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⚡ 三、性能特点对比
场景 | TDengine 优势 | StarRocks 优势 |
|---|---|---|
写入吞吐 | ⭐⭐⭐⭐ 高并发时序写入（优于通用数据库 10 倍） | ⭐⭐ 批量导入高效，但单点写入延迟较高 |
单表查询 | ⭐⭐⭐⭐ 毫秒级响应（时间范围过滤、降采样） | ⭐⭐ 依赖索引优化 |
多表关联 | ⭐ 需通过 STable 模拟，性能受限 | ⭐⭐⭐⭐ 多表 JOIN 性能领先（向量化 + CBO） |
实时分析 | ⭐⭐⭐ 流式计算引擎支持窗口聚合 | ⭐⭐⭐⭐ 亚秒级响应高并发查询 |
资源成本 | ⭐⭐⭐⭐ 存储成本仅为通用数据库 1/10 | ⭐⭐ 存储空间较大，依赖计算资源扩容 |
🏭 四、适用场景对比
TDengine 典型场景
物联网（IoT）设备监控：例如：百万级传感器数据高频写入（温度、压力），按设备标签聚合统计异常率 。
工业互联网时序分析：例如：振动波形数据毫秒级存储，TB 级日数据处理（国家管网案例）。
实时指标告警：内置流式计算引擎，直接触发阈值告警（如 CPU 使用率连续超限）。
StarRocks 典型场景
实时数仓与 BI 分析：例如：电商宽表多维度分析（用户行为 + 订单 JOIN），支持千人并发查询 。
数据湖联邦查询：直接分析 S3 上的日志数据，避免 ETL 延迟 。
交互式 OLAP：亚秒级响应复杂查询（如漏斗分析、用户留存计算）。
💎 五、选型建议
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选择 TDengine 当：
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业务以时序数据为主（设备监控、工业传感），需超高性能写入与压缩；
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需内置流式计算或类 Kafka 数据订阅功能 ；
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要求国产化适配（麒麟 OS、鲲鹏 CPU）。
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选择 StarRocks 当：
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业务需复杂多表关联分析（如金融风控、用户画像）；
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追求实时与历史数据统一分析，或需直接查询数据湖；
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高并发查询（>1000 QPS）是核心需求 。
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💡 混合架构参考：在物联网分析平台中，可用 TDengine 存储原始时序数据，同时将聚合结果同步至 StarRocks 支撑多维度 BI 分析
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两者均为国产数据库标杆，但基因迥异：TDengine 是时序数据的心脏，StarRocks 是分析型大脑。理解业务的数据形态（时序密集型 vs 关联分析密集型）是选型的关键突破口。
