本文主要是介绍存储成本仅为OpenTSDB的1/10，TDengine的最大杀手锏是什么？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在《这几个神秘参数，教你TDengine集群的正确使用方式》中，我们告诉了大家：如何才能让数据均匀的分布在节点中。接下来，我们和大家一起以产品使用者的视角继续向前探索。
如果说让数据均匀分布的目的是为了最大化地使用CPU资源的话，那么充分地利用数据压缩能力就是为了最大化地驾驭存储资源了。
我只能说，在这个方面TDengine做得棒极了。
在官网上，有这样的描述：
TDengine 相对于通用数据库，有超高的压缩比，在绝大多数场景下，TDengine 的压缩比不会低于 5 倍，有的场合，压缩比可达到 10 倍以上。
下面就是TDengine在最近三个月内打出的成绩。
在顺丰科技的应用案例中，TDengine轻松替换掉了OpenTSDB+HBase：
服务端物理机由21台降至3台，每日所需存储空间为93G（2副本），同等副本下仅为OpenTSDB+HBase的约1/10，在降低成本方面相对通用性大数据平台有非常大的优势。
在得物APP的应用案例中，TDengine通过10%的压缩率为对方节约了大量存储资源：
目前Sentinel的数据没有使用副本，全量数据分散在三台机器中，根据计算得知TDengine对于Sentinel监控数据的压缩率达10%，相当可观。
一是开源产品免费，二是能白白给自己省下那么多服务器，三是读写性能都不错——这种降本增效的工具谁不喜欢呢。
于是一些用户开始安装产品，并开始使用官方推荐的压测工具taosdemo造数写入，想看看是不是真的可以做到宣传的效果。
但是测试过后，很多用户感觉TDengine的压缩率并没有达到自己的预期。可另一方面，顺丰和得物这些大企业又实实在在地得到了非常可观的成本降低，那么问题到底出在哪里呢？
大家都知道IoT数据的特点之一就是，对于同一监测量而言，相互之间相差小且有规律，即便是字符型也会有相当大数据重复出现或者类似的可能。正是这样的数据模型才给了TDengine的列式压缩广阔的发挥空间。
但是呢，如果仅以taosdemo默认配置的随机数据来做测试，生成的数据未必具有这样的特点。比如，默认的配置有一个长度为16的nchar字符类型，每个 nchar 字符占用 4 bytes 的存储空间4*16占据了几乎一半的行长度又不好压缩，所以就显得压缩效率有点低。
为了优化这个体验，在2.1版本的taosdemo里默认的写入数据换成了四列INT。但如果大家想写入自定义格式的数据，只要根据这个博客操作就好了。
TDengine taosdemo工具使用指南
那么回到真实生产环境上，又会是什么情况呢。换言之，TDengine到底是如何帮助顺丰与得物这样的独角兽企业降低存储成本的呢？
接下来，我们就来看看——什么叫赢在起跑线上：超级表建表语句和普通表建表语句的区别就只在这一个地方——Tag（标签）。超级表多了它就可以管理百万千万级别的子表，充分地说明了它的重要性。
正是因为TDengine把每个设备的标签都提取出来放在了内存里，所以才让设备的裸数据量天生就少了很多。所以，如果你想测试一样的业务场景下的性能时，在生成数据的那一刻你就会发现TDengine已经赢了。因为想要营造出一样的场景，它根本不需要造出那么多数据。
假设一个设备光是标签数就和测点数差不多甚至更多的时候，那在原始数据上你就可能已经省下了至少一半的磁盘占用。
接下来，我们来看看TDengine的数据压缩流程：当数据写入内存的时候，为了防止断电等特殊情况带来的数据丢失，TDengine会把数据先写入wal(write ahead log)文件。
当落盘机制被触发，数据开始持久化到存储之前，COMP参数就开始生效了。根据这个参数的值（0 1 2），TDengine会分别选择是做不压缩，一阶段压缩，还是二阶段压缩：一阶段压缩会根据数据的类型进行了相应的列压缩，压缩算法包括delta-delta编码、simple 8B方法、zig-zag编码、LZ4等算法。所以，总结一下：
- 1.对于特定列有特定算法的针对性压缩
- 2.物联网场景下数据的普遍规律性
这两点共同造就了TDengine超强的压缩能力。
接下来，二阶段压缩又在一阶段压缩的基础上用通用压缩算法进行了压缩，压缩效果更高。关于TDengine压缩算法的说明见如下链接。
https://github.com/taosdata/TDengine/blob/master/src/util/src/tcompression.c
最后，我们再来看看，到底要如何估算出压缩率：
首先，我们要算出裸数据的大小，官网上提供的计算公式为：
Raw DataSize = numOfTables * rowSizePerTable * rowsPerTablerowSizePerTable（每行长度）可以根据每个数据类型的长度来计算。describe table你会看到表的结构以及各个字段的大小。其中binary和nchar类的长度为最大长度。实际占用要以真实数据长度为准（下面示范中binary和nachar占满全部空间），而nchar字段的占用长度还要乘4。此外，每个binary和nchar还要额外占据两个字节。
比如下表：
在假设Binary和Nchar数据都是写满16个的情况下，单行总长度就是（8+1+2+4+8+4+8+16+16*4+1+8）+4=128字节。用128字节乘以 rowsPerTable（每个表行数）*numOfTables(表数)，就可以大体地估算出我们的总数据量了。
其实，测试中更常见的是直接用超级表作为测试主体，直接使用超级表的count（*）数据去乘以每行长度就可以得到Raw DataSize了。
最后，再用/var/lib/taos/vnode/下面各个vnode的数据文件大小除以Raw DataSize。
大功告成——我们终于得出实际压缩率了。这里，大家要留意一下：在数据文件目录下的vnode目录里面还有一个wal目录。如果这里面有数据说明数据还没有落盘到存储里面，也就是说数据是还没有压缩过的。为了让测试结果更加精准，所以大家可以使用最简单直接的办法——重启服务进程，这样就可以直接触发落盘机制了。
上图显示：重启过后，所有的wal文件大小都是0，证明数据已经成功被压缩后写入存储了。
本次TDengine之旅，终于到此告一段落。
其实，测试压缩率最好的办法就是在合理的数据建模之后，用自己的真实数据试去跑一下，这时候就一目了然了。
以上，就是TDengine降低存储成本的最大杀手锏。
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这篇关于存储成本仅为OpenTSDB的1/10，TDengine的最大杀手锏是什么？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
