本文记录集群环境下TDengine与Cassandra数据库处理时序数据的性能对比，主要考察数据的写入和读取速度（吞吐率）指标。因为InfluxDB社区版不支持集群，所以没有放在一起进行对比。

一、测试环境

服务器

使用三台物理服务器组成数据库集群，配置如下：

CPU	内存	硬盘	网络
Intel i7 4核8线程	32G	2T 7200转机械	千兆网络

操作系统	TDengine	Cassandra
CentOS 7.9	2.6	4.0.6

客户端

CPU	内存	硬盘	网络
Intel i7 4核8线程	32G	256G SSD固态	千兆网络

操作系统	JDK	JMeter
Windows10	OpenJDK 11	v4

二、测试结果

数据写入性能

测试数据为10个csv文件，每个文件大小约为10GB，包含下面的内容：

• 每个文件包含50个设备10天的数据
• 数据频率为1秒
• 每行数据包含500列
• 所有数据均为double类型
• 每个数据文件包含43200050行
• 每个数据文件大小为167GB

以不同并发数向数据库写入10个csv文件，多次执行取结果平均值得到的结果见下图，其中横轴是并发线程数，纵轴是每秒写入的数据点数(行x列)：

数据库配置为单副本的情况：

数据库配置为三副本的情况：

三副本时，服务器CPU资源占用率情况，纵轴为CPU占用百分比：

总体来看，在相同的条件下TDengine的数据写入速度高于Cassandra数据库，副本数量增加对写入速度没有太大影响，并且TDengine服务器CPU资源占用低于Cassandra。

数据读取性能

在两个数据库中分别建表testdb，并预先存入下面的数据：

• 50个设备10天的数据
• 数据频率为1秒
• 每行数据包含500列
• 所有数据均为double类型

数据读取测试在三副本配置下进行，测试结果如下图，其中横轴是读取的列数，纵轴是每秒读取到的点数(行x列)：

从图中可以看到，随着抽取的列数增加两个数据库的数据抽取速度都有增加，TDengine在300列达到峰值，并且TDengine的的读取速度基本保持在Cassandra的4到5倍。

三、测试结论

以上测试结果显示，5并发下TDengine的数据写入性能与Cassandra接近，10并发以上则明显优于Cassandra；在数据读取方面TDengine的性能数倍于Cassandra具有压倒优势。