一个用于指标、日志和追踪的数据库
替代 Prometheus、Loki 和 Elasticsearch
统一的 OpenTelemetry 后端 —— 在对象存储上支持 SQL + PromQL。
简介
GreptimeDB 是一个为 Observability 2.0 构建的开源可观测性数据库——它将指标、日志和追踪视为一个统一的数据模型（宽事件），而不是三个独立的支柱。
将其用作单一的 OpenTelemetry 后端——用一个基于对象存储构建的数据库替代 Prometheus、Loki 和 Elasticsearch。使用 SQL 和 PromQL 进行查询，轻松扩展，成本降低高达 50 倍。
概述
快速了解 GreptimeDB 摄取的内容、它如何与其他系统连接，以及其分布式引擎允许您执行的操作。
特性
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| Observability 2.0 原生支持 | 在一个引擎中统一处理日志、指标和追踪，支持 SQL + PromQL。原生支持 OpenTelemetry、Prometheus remote write 和 Jaeger。可以逐个信号进行迁移，或将其用作单一后端。 |
| 弹性计算存储分离 | 通过水平副本独立扩展读取能力。为仪表盘、告警和 AI 代理等高并发工作负载提供服务——无需重新分片或数据迁移。 |
| PB–EB 级数据亚秒级响应 | 列式引擎，支持 全文、倒排和跳过索引。使用 Rust 编写。专为高并发点查询设计，而不仅仅是分析扫描。 |
| 成本降低 50 倍 | 使用对象存储（S3、GCS、Azure Blob）作为 主要存储，并配合分层缓存（内存 + 本地磁盘）以保持写入和查询的高速性能。 |
完美适用于：
- 使用单一可观测性后端替代 Prometheus + Loki + Elasticsearch
- 突破 Prometheus 的扩展限制——支持高基数、长期存储，且无 Thanos/Mimir 开销
- AI/代理工作负载——存储 GenAI 遥测数据（OTel GenAI 规范），并通过水平读副本为 SRE/开发者代理提供高并发读取服务
- 利用对象存储降低可观测性成本（追踪数据成本最高降低 50%，日志数据降低 30%）
- 在资源受限设备上实现端到云的可观测性，提供统一的 API
为什么是 Observability 2.0？ 为指标、日志和追踪分别使用三个独立的数据库，意味着需要三层存储、三种查询语言以及三套仪表盘。GreptimeDB 将这三者全部作为带时间戳的宽事件存储在一个列式引擎中——通过 SQL 跨信号进行 JOIN，用一个技术栈替代三个，并以相同方式摄取 AI 智能体遥测数据。阅读更多：Observability 2.0 及其数据库.
了解更多请参见 为什么选择 GreptimeDB.
GreptimeDB 的对比
| 能力 | GreptimeDB | Prometheus / Thanos / Mimir | Grafana Loki | Elasticsearch |
|---|---|---|---|---|
| 数据类型 | 指标、日志、追踪 | 仅指标 | 仅日志 | 日志、追踪 |
| 查询语言 | SQL + PromQL | PromQL | LogQL | Query DSL |
| 存储 | 原生对象存储（S3 等） | 本地磁盘 + 对象存储（Thanos/Mimir） | 对象存储（分块） | 本地磁盘 |
| 扩展性 | 计算存储分离，无状态节点 | 联邦 / Thanos / Mimir — 多组件，运维繁重 | 无状态 + 对象存储 | 基于分片，运维繁重 |
| 成本效益 | 存储成本最高降低 50 倍 | 大规模时较高 | 中等 | 较高（倒排索引开销） |
| OpenTelemetry | 原生支持（指标 + 日志 + 追踪） | 部分支持（仅指标） | 部分支持（仅日志） | 通过插桩实现 |
基准测试：
架构
GreptimeDB 可以运行在两种模式下：
- Standalone — 用于开发和小规模部署的单一二进制文件。
- Distributed — 四个组件，每个组件均可独立扩展：
- Frontend — 协议入口（OTel、Prometheus、MySQL/PostgreSQL、gRPC、用于 Elasticsearch/InfluxDB/Loki 的数据摄入 API）以及分布式查询引擎。无状态，支持水平扩展。
- Datanode — 包含 WAL、memtable、SST、缓存、压缩和索引的区域引擎。将数据持久化到对象存储。具有弹性。
- Metasrv — 元数据、路由、重新分区、自动驾驶和安全。由可插拔的 KV 层（etcd 或 RDS）提供支持。
- Flownode（可选）— 连续流计算（流处理和物化视图）。
试用 GreptimeDB
面向 AI 智能体 — 将此提示词粘贴到您的智能体中：
Read https://docs.greptime.com/SKILL.md and follow the instructions
to deploy, configure, ingest, and query GreptimeDB.docker run -p 127.0.0.1:4000-4003:4000-4003 \
-v "$(pwd)/greptimedb_data:/greptimedb_data" \
--name greptime --rm \
greptime/greptimedb:latest standalone start \
--http-addr 0.0.0.0:4000 \
--grpc-bind-addr 0.0.0.0:4001 \
--mysql-addr 0.0.0.0:4002 \
--postgres-addr 0.0.0.0:4003仪表盘：http://localhost:4000/dashboard
请参阅完整安装指南了解更多。
故障排除：
- 无法连接到数据库？请确保端口
4000、4001、4002和4003未被防火墙阻止，也未被其他服务占用。 - 启动失败？请使用
docker logs greptime检查容器日志以获取更多详细信息。
快速入门
从源码构建
先决条件：
- Rust 工具链 — nightly 版本，由
rust-toolchain.toml固定 - Protobuf 编译器 (>= 3.15)
- C/C++ 构建基础工具：
gcc/g++/autoconf以及 glibc 开发包（Ubuntu 上为libc6-dev，Fedora 上为glibc-devel） - Python 工具链（可选，仅用于部分测试脚本）
构建并运行：
make # build greptime binary
cargo run -- standalone start # start in standalone mode常用开发命令：
make fmt # format Rust code
make clippy # lint (fails on warnings)
make test # unit + integration tests (uses cargo-nextest)
make sqlness-test # SQL regression tests请参阅贡献指南了解完整的开发者工作流程。
工具与扩展
- Kubernetes: GreptimeDB Operator
- Helm Charts: Greptime Helm Charts
- 仪表盘: Web UI
- gRPC Ingester: Go, Java, C++, Erlang, Rust, .NET
- Grafana 数据源: GreptimeDB Grafana 数据源插件
- Grafana 仪表盘: 用于监控的官方仪表盘
项目状态
GreptimeDB 已发布 v1.0 GA，具备稳定的 API 和定期发布。它在生产环境中大规模运行——OceanBase Cloud 运营着 80 多个 GreptimeDB 集群，管理 300 TB 的日志，从 Grafana Loki 迁移后，日志存储成本降低了 60%。请参阅案例研究了解更多。
阅读 v1.0 亮点 和 2026 路线图，或浏览 版本参考。
如果 GreptimeDB 对您有用，请为仓库点星。
社区
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许可证
GreptimeDB 是一个开放核心项目。其核心部分采用 Apache License 2.0 许可。
少量外围的、仅限企业使用的功能受
enterprise Cargo feature（默认不构建）控制，并受
单独的 GreptimeDB Enterprise License 管辖。受该
许可证约束的源文件包含明确的企业许可证头。
商业支持
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贡献
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致谢
特别感谢所有贡献者！参见 AUTHOR.md。
- 使用 Apache Arrow™（内存模型）
- Apache Parquet™（文件存储）
- Apache DataFusion™（查询引擎）
- Apache OpenDAL™（数据访问抽象）
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