InfluxDB vs Prometheus：各自适合什么场景？
Prometheus 是拉模型监控标准，擅长 K8s/微服务指标与告警；InfluxDB 是通用时序数据库，推模型写入，适合 IoT、高频事件与长保留分析。本文从数据模型、采集方式、查询语言、生态四维度对比并给出选型建议。
一句话选型：监控云原生基础设施与服务指标用 Prometheus；高频写入的 IoT/传感器数据、需要 SQL 式灵活分析的长保留时序数据用 InfluxDB。
核心差异对比
| 维度 | Prometheus | InfluxDB |
|---|---|---|
| 采集模型 | 拉（Pull）为主 | 推（Push）为主 |
| 数据模型 | 指标名 + 标签集 | measurement + tag + field |
| 查询语言 | PromQL（代数式） | Flux/SQL（管道式） |
| 强项 | 告警、服务监控、K8s 生态 | 高吞吐写入、任意时间戳事件、长保留 |
| 事件支持 | 弱（只适合指标） | 强（可存日志式事件） |
| 生态 | Grafana/Alertmanager/云原生全家桶 | Telegraf/Grafana/IoT 平台 |
典型适用场景
选 Prometheus：微服务与 K8s 监控、SLO 告警、与 Grafana 生态深度绑定、需要服务发现自动抓取。
选 InfluxDB：设备传感器每秒高频上报、金融行情、需要补录历史数据（任意时间戳）、对数据做复杂分析计算。
观测云对照
观测云统一了这两种定位：指标、日志、链路、事件都接入同一平台，DataKit 同时支持拉（prom 采集器）与推（OTLP/日志写入）两种模式，DQL 一种查询语言覆盖全部数据类型——不必在 Prometheus 与 InfluxDB 之间做取舍。
常见问题（FAQ）
Q：两者能共存吗？ 常见组合：Prometheus 管监控告警，InfluxDB 存长期/业务时序；也可以用 InfluxDB 作为 Prometheus 的远端存储。
Q：Prometheus 能推模式吗？ 官方有 Pushgateway（适合短生命周期任务），OTLP 直推则是新趋势。
Q：性能谁更强？ 同量级单机写入 InfluxDB 更高；Prometheus 胜在抓取 + 告警一体化与生态。
