本文將詳細(xì)介紹 OpenTSDB 與 TDengine 這兩款時序數(shù)據(jù)庫（Time Series Database）在系統(tǒng)功能層面上存在的差異。閱讀完本文的內(nèi)容，你可以全面地評估是否能夠?qū)⒛承┗?OpenTSDB 的復(fù)雜應(yīng)用遷移到 TDengine 上，以及遷移之后應(yīng)該注意的問題。

TDengine 當(dāng)前只支持 Grafana 的可視化看板呈現(xiàn)，所以如果你的應(yīng)用中使用了 Grafana 以外的前端看板（例如 TSDash、Status Wolf 等），那么前端看板將無法直接遷移到 TDengine，需要將前端看板重新適配到 Grafana 才可以正常運(yùn)行。

在 2.3.0.x 版本中，TDengine 只能夠支持 collectd 和 StatsD 作為數(shù)據(jù)收集匯聚軟件，當(dāng)然后面會陸續(xù)提供更多的數(shù)據(jù)收集聚合軟件的接入支持。如果你的收集端使用了其他類型的數(shù)據(jù)匯聚器，則應(yīng)用需要適配到這兩個數(shù)據(jù)匯聚端系統(tǒng)，才能夠?qū)?shù)據(jù)正常寫入。除了上述兩個數(shù)據(jù)匯聚端軟件協(xié)議以外，TDengine 還支持通過 InfluxDB 的行協(xié)議和 OpenTSDB 的數(shù)據(jù)寫入?yún)f(xié)議、JSON 格式將數(shù)據(jù)直接寫入，用戶可以重寫數(shù)據(jù)推送端的邏輯，使用 TDengine 支持的行協(xié)議來寫入數(shù)據(jù)。

此外，如果應(yīng)用中使用了 OpenTSDB 以下特性，在將應(yīng)用遷移到 TDengine 之前還需要了解以下注意事項：

1. /api/stats：如果你的應(yīng)用中使用了該項特性來監(jiān)控 OpenTSDB 的服務(wù)狀態(tài)，并在應(yīng)用中建立了相關(guān)的邏輯來聯(lián)動處理，那么這部分狀態(tài)讀取和獲取的邏輯需要重新適配到 TDengine。TDengine 提供了全新的處理集群狀態(tài)監(jiān)控機(jī)制，來滿足你的應(yīng)用對其進(jìn)行的監(jiān)控和維護(hù)的需求。
2. /api/tree：如果你依賴于 OpenTSDB 的該項特性來進(jìn)行時間線的層級化組織和維護(hù)，那么便無法將其直接遷移至 TDengine。TDengine 采用了數(shù)據(jù)庫->超級表->子表這樣的層級來組織和維護(hù)時間線，歸屬于同一個超級表的所有的時間線在系統(tǒng)中同一個層級，但是可以通過不同標(biāo)簽值的特殊構(gòu)造來模擬應(yīng)用邏輯上的多級結(jié)構(gòu)。
3. Rollup And PreAggregates：采用了 Rollup 和 PreAggregates 需要應(yīng)用來決定在合適的地方訪問 Rollup 的結(jié)果，在某些場景下又要訪問原始的結(jié)果，這種結(jié)構(gòu)的不透明性讓應(yīng)用處理邏輯變得極為復(fù)雜而且完全不具有移植性。我們認(rèn)為這種策略是時序數(shù)據(jù)庫無法提供高性能聚合情況下的妥協(xié)與折中。TDengine 暫不支持多個時間線的自動降采樣和（時間段范圍的）預(yù)聚合，由于其擁有的高性能查詢處理邏輯，即使不依賴于 Rollup 和 （時間段）預(yù)聚合計算結(jié)果，也能夠提供很高性能的查詢響應(yīng)，而且讓你的應(yīng)用查詢處理邏輯更加簡單。
4. Rate: TDengine 提供了兩個計算數(shù)值變化率的函數(shù)，分別是 Derivative（其計算結(jié)果與 InfluxDB 的 Derivative 行為一致）和 IRate（其計算結(jié)果與 Prometheus 中的 IRate 函數(shù)計算結(jié)果一致）。但是這兩個函數(shù)的計算結(jié)果與 Rate 有細(xì)微的差別，但整體上功能更強(qiáng)大。此外，OpenTSDB 提供的所有計算函數(shù)，TDengine 均有對應(yīng)的查詢函數(shù)支持，并且 TDengine 的查詢函數(shù)功能遠(yuǎn)超過 OpenTSDB 支持的查詢函數(shù)，可以極大地簡化你的應(yīng)用處理邏輯。

通過上面的介紹，相信你應(yīng)該能夠了解從 OpenTSDB 遷移到 TDengine 會產(chǎn)生的變化，這些信息也有助于你正確地判斷是否可以接受將應(yīng)用遷移到 TDengine 之上，體驗(yàn) TDengine 提供的強(qiáng)大的時間序列數(shù)據(jù)的處理能力和便捷的使用體驗(yàn)。