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关于 VictoriaMetrics
VictoriaMetrics 是一个高性能、成本效益的时序数据库，被设计为 Prometheus 和其他监控系统的长期存储解决方案。它完全用 Go 语言从头构建，提供出色的压缩率、低资源消耗和快速查询性能。VictoriaMetrics 支持 Prometheus 查询语言（PromQL）以及自己增强的 MetricsQL，使其成为 Prometheus 的理想直接替换方案，并具有更好的资源效率。它在需要成本优化和操作简便性的大规模监控部署中特别受欢迎。
GreptimeDB vs. VictoriaMetrics
| 特性/方面 | GreptimeDB | VictoriaMetrics |
|---|---|---|
| 数据模型 | 统一可观测数据库 | Prometheus 兼容时序数据库 |
| 值模型 | 多值（支持复杂数据结构） | 单值（专注指标） |
| 多模型支持 | 在一个数据库中支持指标、日志与链路追踪 | 仅指标（日志/链路追踪需要独立系统） |
| 数据摄取协议 | SQL gRPC InfluxDB 行协议 Prometheus 远程存储 OpenTelemetry HTTP API | Prometheus 远程写入 基于拉取的抓取 InfluxDB 行协议 CSV 导入 |
| 查询语言 | SQL 和 PromQL（双接口） | MetricsQL（增强的 PromQL） PromQL 兼容 |
| 数据保留 | 灵活的 TTL 策略与自动分层 | 可配置保留与自动下采样 |
| 持续聚合 | 内置 SQL 聚合、Pipeline ETL 引擎与 Flow 流计算 | Recording Rules 与 Streaming Aggregation |
| 用例 | 统一可观测性、实时分析、物联网监控、边缘计算 | Prometheus 长期存储、成本效益监控、大规模指标 |
| 架构 | 云原生分布式，计算存储分离 | 单一二进制文件部署，可选集群 |
| 存储格式 | Apache Parquet（列式，压缩） | 自定义二进制格式，出色压缩 |
| 资源效率 | 针对可观测性工作负载优化 | 极低内存和 CPU 使用率 |
| 压缩比 | Parquet 格式高压缩 | 行业领先压缩（比 Prometheus 高 10 倍） |
| 查询性能 | 高级索引的亚秒级查询 | 查询缓存的快速 PromQL 查询 |
| 许可证 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Prometheus 兼容性 | 远程写入支持与 PromQL 接口 | 100% Prometheus 直接替换 |
| 操作简便性 | 全面可观测性平台 | 简单部署与维护 |
| 成本效益 | 降低基础设施复杂性的统一平台 | 存储和计算显著节约成本 |
| 编程语言 | Rust（内存安全、高性能） | Go（简单、快速开发） |
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