Asopitech VS
TDengine vs Alopex Skulk
TDengineの「収集点ごとに1つのSQLテーブル」とスーパーテーブルのモデルを、Alopex Skulkと比べて紹介します。
更新: 2026/10/13
TDengineとは
TDengineは、IoT、コネクテッドカー、産業のインターネットなどに向けた、オープンソースの時系列データベースです。
仕組み
- データモデル：データの収集点ごとに1つのSQLテーブルを作り、同じ種類の収集点をスーパーテーブルでまとめます。
- SQL：時系列の拡張を持つSQLで問い合わせます。
- クラスタ：TDengineのクラスタは、データノード（dnode）と呼ばれるプロセスの集まりです。
主な機能
- ウィンドウを使えるストリーム処理。
- メッセージキューに似た、データの購読。
- C/C++、Java、Python、Go、Node.js、C#、Rustの公式コネクター。
制限
TDengineは、アプリとは別のクラスタとして運用します。収集点ごとのSQLテーブルとスーパーテーブルという独自のモデルに合わせて、データを設計する必要があります。
Alopex Skulkとの違い
どちらも、機器やセンサーの時系列を貯めて、SQLで集計できます。
Alopex Skulkは、組み込みからサーバー、クラスタまで、同じエンジンで育てられるRustの時系列エンジンです。アプリに組み込んで小さく始め、同じアプリのまま、Prometheusと互換のエンドポイントを持つサーバー、シャーディングと複製で広げるクラスタへ進めます。どの形でも、時系列を取り込み、PromQLとSQLで問い合わせ、時間で区切った列指向のParquetファイルに置き、期限を過ぎた区間を自動で落とします。タグ付きのメトリクスをそのまま書き込めて、収集点ごとにSQLテーブルを作る必要はありません。エッジの機器ではアプリに組み込み、集約する側ではサーバーやクラスタとして、同じエンジンで動きます。
機器の中のアプリから集約するクラスタまで、同じ時系列エンジンでつなげるAlopex Skulkを試してみよう。Alopex Skulkから始められます。