Database Selection: TDengine vs Others

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Scenario: Settlement Persistence - Storing orders, trades, and balances.

📊 Comparison

Candidates

Database	Type	Use Case
TDengine	Time-Series	IoT, Financial Data, High-Frequency Write
PostgreSQL	Relational	General OLTP
TimescaleDB	PG Extension	Time-Series (PG based)
ClickHouse	Columnar	OLAP, Analytics

🎯 Why TDengine?

1. Performance (Based on TSBS)

Metric	TDengine vs TimescaleDB	TDengine vs PostgreSQL
Write Speed	1.5-6.7x Faster	10x+ Faster
Query Speed	1.2-24.6x Faster	10x+ Faster
Storage	1/12 - 1/27 Space	Huge Saving

2. Matching Exchange Requirements

Requirement	TDengine Solution
High Frequency Write	Million/sec write capacity
Timestamp Index	Native time-series design
High Cardinality	High data points, Super Tables
Real-time Stream	Built-in Stream Computing
Data Subscription	Kafka-like real-time push
Auto Partitioning	Auto-sharding by time

3. Simplified Architecture

TDengine Solution:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│                  TDengine                    │
│      Persistence + Stream + Subscription     │
55 └─────────────────────────────────────────────┘

Fewer Components = Lower Ops Complexity + Lower Latency

4. Rust Ecosystem

✅ Official Rust Client taos
✅ Async (tokio)
✅ Connection Pool (r2d2)
✅ WebSocket (Cloud friendly)

❌ Why Not Others?

PostgreSQL

❌ Poor time-series performance.
❌ High-frequency write bottleneck.
❌ Large storage consumption.

TimescaleDB

⚠️ Slower than TDengine.
⚠️ Much larger storage footprint.

ClickHouse

✅ Fast analytics.
❌ Real-time row-by-row write is weak (prefers batch).
❌ High Ops complexity.

📋 Data Model

TDengine Super Table

-- Orders Super Table
CREATE STABLE orders (
    ts TIMESTAMP,           -- PK
    order_id BIGINT,
    user_id BIGINT,
    side TINYINT,
    order_type TINYINT,
    price BIGINT,
    qty BIGINT,
    filled_qty BIGINT,
    status TINYINT
) TAGS (
    symbol_id INT           -- Partition Tag
);

-- Trades
CREATE STABLE trades (...) TAGS (symbol_id INT);

-- Balances
CREATE STABLE balances (...) TAGS (user_id BIGINT, asset_id INT);

Advantages

✅ Auto-partition by TAG.
✅ Auto-aggregation query.
✅ Unified Schema.

🏗️ Architecture Integration

Gateway -> Order Queue -> Trading Core -> Events -> TDengine

✅ Final Recommendation

Primary Storage: TDengine

Orders, Trades, Balances History.
High performance write/read.

📊 Expected Performance

Write Latency: < 1ms
Query Latency: < 5ms
Storage Compression: 10:1
Supported TPS: 100,000+

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场景: 交易所 Settlement Persistence - 存储订单、成交、余额

📊 方案对比

候选数据库

数据库	类型	适用场景
TDengine	时序数据库	IoT, 金融数据, 高频写入
PostgreSQL	关系型数据库	通用 OLTP
TimescaleDB	PostgreSQL扩展	时序数据 (基于PG)
ClickHouse	列式分析数据库	OLAP, 大规模聚合

🎯 为什么选择 TDengine

1. 性能优势 (基于 TSBS 基准测试)

指标	TDengine vs TimescaleDB	TDengine vs PostgreSQL
写入速度	1.5-6.7x 更快	10x+ 更快
查询速度	1.2-24.6x 更快	10x+ 更快
存储空间	1/12 - 1/27	极大节省

2. 交易所场景完美匹配

需求	TDengine 解决方案
高频写入	百万/秒级写入能力
时间戳索引	原生时序设计，毫秒级查询
高基数支持	亿级数据点，Super Table
实时分析	内置流计算引擎
数据订阅	类 Kafka 的实时推送
自动分区	按时间自动分片
高压缩率	1/10 存储空间

3. 简化架构

TDengine 方案:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│                  TDengine                    │
│      持久化 + 流计算 + 数据订阅              │
└─────────────────────────────────────────────┘

减少组件 = 减少运维复杂度 + 减少延迟

4. Rust 生态支持

✅ 官方 Rust 客户端 taos
✅ 异步支持 (tokio 兼容)
✅ 连接池 (r2d2)
✅ WebSocket 连接 (适合云部署)

❌ 为什么不选其他方案

PostgreSQL

❌ 通用数据库，时序性能差
❌ 高频写入会成为瓶颈
❌ 存储空间消耗大

TimescaleDB

⚠️ 基于 PostgreSQL，继承其限制
⚠️ 比 TDengine 慢 1.5-6.7x
⚠️ 存储空间是 TDengine 的 12-27x

ClickHouse

✅ 分析查询极快
❌ 实时写入不如 TDengine
❌ 更适合批量导入 + OLAP
❌ 运维复杂度高

📋 交易所数据模型设计

TDengine Super Table 设计

-- 订单表 (Super Table)
CREATE STABLE orders (...) TAGS (symbol_id INT);

-- 成交表 (Super Table)
CREATE STABLE trades (...) TAGS (symbol_id INT);

-- 余额快照表 (Super Table)  
CREATE STABLE balances (...) TAGS (user_id BIGINT, asset_id INT);

Super Table 优势

✅ 自动按 TAG 分表
✅ 查询时自动聚合
✅ Schema 统一管理

🏗️ 架构集成方案

Gateway -> Order Queue -> Trading Core -> Events -> TDengine

✅ 最终推荐

主存储: TDengine

订单、成交、余额历史
高性能写入和查询
自动数据分区和压缩

📊 预期性能

写入延迟: < 1ms
查询延迟: < 5ms
存储压缩率: 10:1
支持 TPS: 100,000+

Keyboard shortcuts

0xInfinity

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