分布式时序数据库与时序数据库的区别
分布式时序数据库和时序数据库都是用于存储时间数据的数据库系统，但是它们之间有一些不同之处。下面是它们之间的一些区别：
区别一：数据分布
时序数据库只是一个单机系统，所有的数据都存储在一个机器上。而分布式时序数据库由多个节点组成，可以将数据分散到不同的节点上。这使得分布式时序数据库可以处理更大型的数据集，同时也提高了系统的可扩展性和容错性。
区别二：数据处理引擎
分布式时序数据库通常使用分布式存储和处理引擎，例如Hadoop和Spark等。这些引擎可以让数据在不同的节点上进行分布式处理，从而实现高速率的数据查询和分析。而时序数据库则通常使用关系型数据库或非关系型数据库，如MySQL或MongoDB等。
区别三：数据读写速度
由于分布式时序数据库可以将数据分散到不同的节点上，因此能够实现更高速的数据读写操作。时序数据库在处理大量的数据读写时会显得比较吃力，可能会出现性能瓶颈。
区别四：操作复杂度
hadoop与spark的区别与联系
时序数据库相比分布式时序数据库来说，操作复杂度相对较小，因为它只涉及到单机上的数据操作。但是由于分布式时序数据库是由多个节点组成的，因此需要更复杂的配置和管理，同时也需要更多的资源。
总结：
以上是分布式时序数据库和时序数据库之间的主要区别。虽然两者都是用于存储时间序列数据的数据库系统，但是它们之间的设计和操作理念有所不同。根据不同的应用场景和需求，选择合适的数据库系统可以更好地满足业务需要。