时序数据库主要用于处理时间序列数据，广泛应用于物联网、实时监控等场景。以下是三大主流时序数据库的简要介绍与对比。

InfluxDB

InfluxDB 是由 InfluxData 开发的开源时序数据库，专注于实时监控和物联网应用，具有灵活的数据模型和高性能的查询能力。它采用 MIT 许可证，使用 Go 语言开发，支持 InfluxQL 查询语言，适合处理大规模实时数据。通过企业版支持水平扩展，存储引擎为 TSM，性能上以高写入速度和低延迟为特点，并提供数据自动压缩和保留策略。

TimeScaleDB

TimeScaleDB 建立在 PostgreSQL 之上，支持 SQL 查询，结合了关系型和时间序列数据处理功能。它使用 Apache 许可证，采用 C 语言开发，支持 PostgreSQL 的水平扩展机制和丰富的查询功能，适合需要处理复杂查询的应用，如金融和物流。TimeScaleDB 利用 PostgreSQL 的表分区机制来管理大数据，具有良好的性能表现，尤其在大规模数据处理上表现出色。

TDengine

TDengine 是由中国的 TD Tech 开发的高性能时序数据库，专为处理大规模数据摄入和实时分析而设计，广泛应用于物联网和工业领域。它采用 GNU AGPL v3.0 许可证，使用 C 语言开发，支持类 SQL 查询语言，具有超级表的概念。TDengine 具备出色的水平扩展能力，并通过多层次压缩算法实现高效的数据存储与管理。

总结对比

1. 开源性：三者都是开源数据库。
2. 性能：InfluxDB 强调写入性能，TimeScaleDB 擅长复杂查询，TDengine 专注于高并发写入与实时分析。
3. 适用场景：InfluxDB 适合实时监控和物联网，TimeScaleDB 适用于金融与物流等领域，TDengine 更适合大数据和工业场景。

选择合适的数据库应根据具体业务需求，如数据量、写入频率和查询复杂度等。

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