亮点总结
1. 在大多数查询场景下，InfluxDB 3.0 的查询速度明显慢于 InfluxDB 1.8。在 DevOps 场景下，查询速度最多慢 48 倍，而在 IoT 场景下，最大差距达 30 倍。
2. 在 IoT 场景中，InfluxDB 3.0 由于 InfluxQL 兼容性问题，12 个测试查询中有 6 个无法执行，而 InfluxDB 1.8 则可正常运行，说明 InfluxDB 3.0 对 InfluxQL 的支持仍然存在较大局限。
3. 在更大规模的数据集测试（4000 台设备，每台 10 个指标）中，InfluxDB 3.0 无法在高并发环境下运行，必须将并发 worker 数量减少到 3 个或更少。
不久前，我们发布了 InfluxDB 3.0 在数据写入性能上的测试结果。这次，我们进一步对比其查询性能。为了保证测试的公平性，本次测试依然采用 Time Series Benchmark Suite（TSBS）。InfluxDB 3.0 宣称支持 InfluxQL，按理来说，TSBS 针对 InfluxDB 1.8 的查询集应该可以直接在 3.0 版本上运行，但在实际测试中，我们发现其 InfluxQL 兼容性并不完善。
#TSBS
DevOps 场景测试
double-groupby-all
和
high-cpu-all
这两个查询上表现优于 InfluxDB 1.8，而其余查询的性能均大幅落后。其中，
lastpoint
查询的执行速度甚至比 InfluxDB 1.8 慢了最多 48 倍。
double-groupby-1
、
double-groupby-5
、
double-groupby-all
、
high-cpu-all
、
groupby-orderby-limit
和
lastpoint
，这表明 InfluxDB 3.0 在高并发查询环境下的稳定性存在明显问题。
#TSBS
IoT 场景测试
breakdown-frequency
查询上优于 InfluxDB 1.8，而其他查询的执行速度均明显落后。其中，在
last-loc
查询上，InfluxDB 3.0 的运行速度比 InfluxDB 1.8 慢了多达 30 倍。
stationary-trucks
、
long-driving-sessions
、
long-daily-sessions
、
avg-daily-driving-duration
、
avg-daily-driving-session
和
daily-activity
。其中，后三个查询因 InfluxDB 3.0 的 InfluxQL 兼容性问题无法执行。例如，
avg-daily-driving-duration
查询返回了以下错误信息：
avg-daily-driving-session
和
daily-activity
查询中。为了验证这一问题，我们尝试修改 InfluxQL 查询，经过一定调整后，最终在 InfluxDB 3.0 上成功运行，这进一步表明其 InfluxQL API 并未完全兼容 InfluxDB 1.8。
stationary-trucks
、
long-driving-sessions
和
long-daily-sessions
查询虽然能够快速返回，但结果集为空。目前，我们仍未找到适用于 InfluxDB 3.0 的可行查询修改方案。
last-loc
、
high-load
、
avg-vs-projected-fuel-consumption
、
avg-daily-driving-session
、
avg-load
和
breakdown-frequency
。
#TSBS
欢迎查看源码自行测试
enh/add-influxdb3.0
克隆至
/usr/local/src
目录，然后进入
scripts/tsdbComp
目录，并以 root 用户执行
tsbs_test.sh --help
命令。
sudo -sgit clone https://github.com/taosdata/tsbscd tsbsgit checkout enh/add-influxdb3.0cd scripts/tsdbComp--help
该脚本支持多种测试场景和配置选项。鉴于测试涉及高性能计算，建议在至少配备 4 核 CPU 和 8GB 内存的机器上运行。
结语
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