为什么选择 GreptimeDB
GreptimeDB 是一款为云原生环境打造的开源分布式时序数据库。我们的核心开发团队在构建时序数据平台方面拥有丰富经验，在以下数个关键领域体现了最佳实践：
基于对象存储的成本优势
GreptimeDB 采用云对象存储（如 AWS S3、阿里云 OSS 和 Azure Blob Storage 等）作为存储层，与传统存储方案相比显著降低了成本。通过优化的列式存储和先进的压缩算法，实现了高达 50 倍的成本效率，而按需付费模式的 GreptimeCloud 确保您只需为实际使用的资源付费。
高性能
在性能优化方面，GreptimeDB 运用了多种技术，如 LSM Tree、数据分片和基于 Kafka 的 WAL 设计，以处理大规模时序数据的写入。
GreptimeDB 采用纯 Rust 编写，确保卓越的性能、安全和可靠性。其强大快速的查询引擎基于向量化执行和分布式并行处理（得益于 Apache DataFusion），并结合了多种索引能力，如倒排索引、跳数索引和全文索引等。GreptimeDB 将智能索引和大规模并行处理（MPP）相结合，以提升数据剪枝和过滤效率。详情请参阅性能测试报告。
基于 Kubernetes 的弹性扩展
GreptimeDB 从底层就是为 Kubernetes 设计的，基于先进的存储计算分离的架构，实现真正的弹性扩展：
- 存储和计算资源可独立扩展
- 通过 Kubernetes 实现无限水平扩展
- 不同工作负载（数据写入、查询、压缩、索引）之间的资源隔离
- 自动故障转移和高可用性
。
统一处理所有时序数据
GreptimeDB 通过以下方式统一处理指标、日志和事件数据：
灵活架构：从边缘到云端
通过灵活的架构设计原则，不同的模块和组件可以通过模块化和分层设计独立切换、组合或分离。 例如，我们可以将 Frontend、Datanode 和 Metasrc 模块合并为一个独立的二进制文件，也可以为每个表独立启用或禁用 WAL。
灵活的架构允许 GreptimeDB 满足从边缘到云的各种场景中的部署和使用需求，同时仍然使用同一套 API 和控制面板。了解更多请参见边云一体化解决方案。
通过良好抽象的分层和封装隔离，GreptimeDB 的部署形式支持从嵌入式、独立、传统集群到云原生的各种环境。
易于迁移和使用
易于部署和维护
为了简化部署和维护过程，GreptimeDB 提供了 K8s operator、命令行工具、嵌入式仪表盘和其他有用的工具， 使得开发者可以轻松配置和管理数据库。 请访问我们官网的 Greptime 了解更多信息。
易于集成
GreptimeDB 支持多种数据写入协议：
- 数据库协议：MySQL、PostgreSQL
- 时序数据协议：InfluxDB、OpenTSDB、Prometheus RemoteStorage
- 可观测数据协议：OpenTelemetry、Loki、ElasticSearch
- 高性能 gRPC 协议及客户端 SDK（Java、Go、Erlang 等）
在数据查询方面，GreptimeDB 提供：
- SQL：用于实时查询、复杂分析和数据库管理
- PromQL：原生支持实时指标查询和 Grafana 集成
- Python：（计划中）支持数据科学场景的数据库内 UDF 和 DataFrame 操作
这种统一的方法实现了与现有可观测性技术栈的无缝集成，用户可以方便地迁移，并同时保持高性能和灵活性。
简单的数据模型与自动创建表
结合指标（Tag/Field/Timestamp）模型和关系数据模型（Table）， GreptimeDB 提供了一种称为时序表的新数据模型（见下图），以表格形式呈现数据，由行和列组成，指标、日志和事件的 Tag 和 Value 映射到列，并强制时间索引约束表示时间戳。
然而，我们对 schema 的定义不是强制性的，而是更倾向于 MongoDB 等数据库的无 schema 方法。 表将在数据写入时动态自动创建，并自动添加新出现的列（Tag 和 Field）。
要了解更多关于我们的方法和架构，请查看博客文章：《专为实时而生》、《GreptimeDB 统一存储架构》和《事件管理革命：监控系统中统一日志和指标》。