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QuestDB和TDengine都是高性能的时序数据库（Time Series Database, TSDB），但它们在设计、功能、适用场景以及性能表现上各有特色。

以下是对两者的详细对比：

一、设计与架构

QuestDB

• 是一个开源的高性能SQL时序数据库，专为金融服务、物联网、机器学习、DevOps和可观测性等应用场景设计。
• 自2014年开源以来，它一直是一个面向列的时序数据库，旨在优化时间序列和事件数据的处理。
• 采用Java和C++进行开发，具有较少的外部依赖，目前以单机模式运行，主要基于本地磁盘存储。
• 支持InfluxDB行协议、PostgreSQL协议，以及通过REST API进行查询、批量导入和导出操作。

TDengine

• 是由涛思数据开发的一款高性能、分布式的物联网、工业大数据平台，其核心模块是时序数据库。
• 专为物联网、工业互联网、电力、IT运维等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。
• 带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本。
• 支持云原生部署，具备高可用性和高可靠性，支持多副本和RAFT一致性协议。

二、功能与特性

QuestDB

• 采用列存(column-based)存储模型，表里的数据按列存储到不同的文件，每次新的写入数据追加到文件末尾，保持跟写入顺序一致。
• 支持并行化向量执行，加快计算速度，并利用SIMD指令集进一步提升性能。
• SQL语言扩展了时间序列功能，使得实时分析变得简单直观。
• 遵循ANSI SQL标准，并提供原生的时间序列扩展，简化了多源数据的相关性分析。

TDengine

• 提供了高性能、分布式的数据存储和基于SQL的查询服务，并有所增强。
• 写入、查询、存储性能均表现出色，远超InfluxDB、TimescaleDB等时序数据库。
• 支持标准SQL，支持嵌套查询，支持自定义函数，支持Information Schema系统数据库。
• 针对时序数据的处理进行扩展，提供累计求和、时间加权平均、移动平均、变化率、session/state窗口等众多时序数据分析功能。

三、适用场景

QuestDB

• 特别适合处理金融市场数据、应用程序指标、传感器数据等。
• 适用于实时分析、仪表盘展示和基础设施监控等多种用途。

TDengine

• 专为物联网、工业互联网等场景设计并优化。
• 能安全高效地将大量设备、数据采集器每天产生的高达TB甚至PB级的数据进行汇聚、存储、分析和分发。
• 对业务运行状态进行实时监测、预警，提供实时的商业洞察。

四、性能与扩展性

QuestDB

• 虽然目前以单机模式运行，但通过其REST API和支持的协议，可以轻松扩展以适应更大的数据量和查询需求。
• 高性能和实时分析能力使其在处理高吞吐量数据摄取时表现出色。

TDengine

• 提供了强大的水平扩展能力，能够支持10亿个设备、100台服务器节点。
• 通过云原生架构和分布式存储，实现了高可用性和高可扩展性。

五、性能对比

• QuestDB：以其高性能的数据摄取能力著称。在某些基准测试中，QuestDB展现出了卓越的数据写入速度。例如，使用4个线程时，QuestDB在TSBS（时间序列基准测试套件）测试中达到了95.9万行/秒的数据摄取速率，显示出其出色的并行处理能力。
• TDengine：同样具备优秀的写入性能，支持高并发写入和分布式扩展。TDengine的写入性能在业界内也处于领先地位，但其具体数值可能因测试环境和配置的不同而有所差异。不过，从官方宣传和实际应用案例来看，TDengine能够处理PB级的数据量，满足大规模物联网和工业互联网等场景的需求。

六、总结

QuestDB和TDengine都是优秀的时序数据库解决方案，但它们在设计、功能、适用场景以及性能表现上各有侧重。QuestDB以其高性能和实时分析能力在金融、物联网等领域有着广泛的应用，而TDengine则以其强大的扩展性和丰富的系统功能在物联网、工业互联网等场景中表现出色。在选择时，用户应根据自身的具体需求和场景来评估并选择最适合的数据库解决方案。