我剛剛通過嘗試使用神經節監控系統來發現RRD。 Ganglia將監控數據存儲在RRD中。我只是想知道，從可擴展性的角度來看，RRD是如何工作的？如果我有可能存儲大量數據，該怎麼辦？像神經節一樣，如果我想存儲所有的歷史監控統計數據而不是僅僅使用特定的TTL存儲數據，那麼RRD是否足以應付這種情況呢？Ganglia - RRD（循環法數據庫）可擴展性
RRD的使用者可以分享一些關於RRD擴展的經驗，以及它與RDBMS或甚至是大型表相比如何？
RRD旨在自動模糊（平均）您的數據隨着時間的推移，使數據庫的總大小保持大致相同，即使新數據連續到達。
因此，只有當您需要一些歷史數據並且願意隨時間推移而失去精確度時纔是好事。
換句話說，由於標準SQL和NoSQL數據庫都精確地存儲數據，因此您無法真正將RRD與標準SQL數據庫或Bigtable進行比較 - 您將精確地讀取所寫的內容。
但是，RRDtool並沒有這樣的保證。但其速度使其成爲各種監控解決方案的有吸引力的解決方案，只有最新的數據非常重要。
rrdtool的內置合併功能是可配置的，因此根據磁盤空間的不同，可以使用rrdtool存儲的高精度數據量沒有限制。同樣由於其設計，rrdtool數據庫永遠不需要被抽真空或以其他方式維護，以便您可以將設置擴展到令人驚歎的大小。很明顯，你需要足夠的內存和快速磁盤來處理大數據，但這與任何大數據步驟都是一樣的。
有些人對rrdtools的能力感到困惑，因爲你也可以在微小的嵌入式系統上運行它，當這些人開始在閣樓上的舊電腦上記錄千兆字節的數據並發現它不應付，他們想知道...