采用同类最佳的列式指标引擎
Elasticsearch 列式数据存储在任何规模下的指标摄取、存储和查询速度都优于其他数据存储。
在不丢失数据的情况下进行扩展
我们曾凭借深厚的工程实力，树立了日志摄取、存储和查询性能的行业标准，而正是这种实力，让我们能够打造出更适合高基数指标的 TSDB。同样的团队，同样的严谨性，全新的数据类型——旨在以更低的成本，完整保留每条指标的全部细节。
Elasticsearch 9.4 基准测试
工程实力，有数字为证
围绕定义生产级 TSDB 的三大指标展开正面对比：查询速度、存储密度、摄取吞吐量
| 维度 | Elasticsearch 9.4 | Prometheus | Mimir | ClickHouse |
|---|---|---|---|---|
| 查询速度高基数时间序列 | 速度领先 基线 |
速度最多可降低 30 倍 | 速度最多可降低 30 倍 | 最多慢 8 倍 |
| 存储密度字节/样本 | 优异 3.74 B |
~9.42 亿 | ~3.95 亿 | ~6.8 亿 |
| 摄取吞吐量样本/秒 | 速度领先 428K/s |
402K/s | 404K/s | ~300K/s |
| 原生 PromQL无需适配器 | 原生 | ✓ 原生 | ✓ 原生 | 需要适配器 |
| OTel 原生无需架构转换 | OTel-first | 通过导出器 | 通过导出器 | 手动映射 |
正是这项创新使这一切成为可能
构建 Elasticsearch 列式指标引擎
从存储架构到查询执行，我们的平台的每个部分都是有目的地构建的。这就是使其成为现实的工程技术。
迁移工具——技术预览
从 Datadog 或 Grafana 一夜之间完成迁移
自动将 Datadog 和 Grafana 的仪表板及告警规则转换为 Elastic，显著降低平台切换的成本和复杂性。
准备好从 Datadog 切换并节省 50% 的指标费用了吗？
开始将 Prometheus 指标发送到 Elastic
Prometheus 远程写入终端不需要额外配置。一旦指标流动起来，您就可以使用内置的 PROMQL 函数通过 ES|QL 来查询它们，以实现与 PromQL 的兼容性，或者编写原生 ES|QL 查询，将指标与日志和跟踪信息在同一个存储中进行关联。
将指标转化为行动
大规模监测基础设施。探索 Discover 中的指标，以代码形式构建仪表板，让 AI 主导的调查突出显示异常情况、发现趋势并自动进行修复，使您能够更快地规划容量和解决问题。
常见问题
Elasticsearch 能否取代 Prometheus 进行指标监控？
Elasticsearch 能否取代 Prometheus 进行指标监控？
是的。Elasticsearch 原生提供 Prometheus Remote Write 端点，通过 ES|QL 内置的 PROMQL 函数支持 PromQL，并配备专为高基数时序数据设计的列式指标引擎。团队可以通过自动转换现有 Grafana 仪表板和告警规则，在一天内完成从 Prometheus 的迁移。
Elasticsearch 与 Prometheus 在查询速度方面相比如何？
Elasticsearch 与 Prometheus 在查询速度方面相比如何？
根据 Elasticsearch 9.4 基准测试，在查询高基数时序数据时，Elasticsearch 的速度最高可达 Prometheus 的 30 倍。其存储效率也更高：Elasticsearch 每个样本仅需 3.74 字节，而 Prometheus 约为 9.42 字节。
Elasticsearch 是否原生支持 OpenTelemetry (OTel) 指标？
Elasticsearch 是否原生支持 OpenTelemetry (OTel) 指标？
是的。Elasticsearch 采用 OTel 优先策略，可直接摄取原生 OpenTelemetry 格式的指标数据，无需进行模式转换。Prometheus 和 Beats 格式也获得原生支持，并以其原始格式进行存储，无需经过任何转换层。
从 Datadog 或 Grafana 迁移到 Elasticsearch 需要多长时间？
从 Datadog 或 Grafana 迁移到 Elasticsearch 需要多长时间？
Elastic 提供了一个 迁移工具（目前处于技术预览阶段），该工具可自动将 Datadog 和 Grafana 仪表板以及告警规则转换为 Elastic/Kibana 格式。对于 Prometheus 迁移，将 Prometheus Remote Write 连接到 Elasticsearch 只需进行配置更改。
什么是 TSDB，为什么它对指标监控很重要？
什么是 TSDB，为什么它对指标监控很重要？
TSDB（时序数据库）是一种针对按时间索引的数据（如基础设施指标）进行存储和查询优化的数据库。Elasticsearch 的时序数据流 (TSDS) 采用列式存储引擎，以批量方式处理数据，并通过合成 ID 裁剪和文档值跳过器来减少存储空间占用，从而比传统的行式存储方案更快、更具成本效益。
为什么列式存储能加快指标查询速度？
为什么列式存储能加快指标查询速度？
列式存储能够提升指标查询速度，因为它只读取与查询相关的数据列，而无需扫描整行数据。在时序数据工作负载中，这意味着数据库只需提取所需的数值——例如 24 小时窗口内的 CPU 使用率——而无需访问无关字段。Elasticsearch 通过向量化查询引擎进一步提升了这一能力，该引擎以批量方式处理数据，即使面对数百万条高基数时序数据，也能实现亚秒级响应时间。