在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，为您的特定用例和数据模型确定哪种数据库的优势最大、劣势最小是一项重要的决策。下面您将找到 Amazon Timestream for LiveAnalytics 和 DataBend 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Amazon Timestream for LiveAnalytics 和 DataBend 在涉及时间序列数据的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据以及访问该数据的查询模式。本文并非旨在说明哪种数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 与 DataBend 对比细分
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| 数据库模型 | 时间序列数据库 |
数据仓库 |
| 架构 | Timestream 是一种完全托管的无服务器时间序列数据库服务，仅在 AWS 上可用。 |
DataBend 可以在您自己的基础设施上运行，也可以使用托管服务运行。它被设计为云原生系统，旨在利用 AWS、Google Cloud 和 Azure 等云提供商提供的许多服务。 |
| 许可证 | 闭源 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 物联网、DevOps、时间序列分析 |
数据分析、数据仓库、实时分析、大数据处理 |
| 可扩展性 | 无服务器且自动扩展，无需人工干预即可处理摄取、存储和查询工作负载 |
水平可扩展，支持分布式计算 |
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Amazon Timestream for LiveAnalytics 概述
Timestream for LiveAnalytics 是 AWS 开发的完全托管的无服务器时间序列数据库服务。Amazon Timestream for LiveAnalytics 于 2020 年推出，专为处理时间序列数据而设计，使其成为需要高摄取率、高效存储和快速查询功能的物联网、监控和分析应用程序的理想选择。作为 AWS 生态系统的一部分，Timestream for LiveAnalytics 可以轻松地与其他 AWS 服务集成，从而简化了在云中构建和部署时间序列应用程序的过程。AWS 还提供 Timestream for InfluxDB，它是 InfluxDB 的托管版本，与 InfluxDB 2.x API 兼容，并与 InfluxData 合作发布。
DataBend 概述
DataBend 是一个开源的云原生数据处理和分析平台，旨在为大数据工作负载提供高性能、经济高效且可扩展的解决方案。该项目由开发人员、研究人员和行业专业人士社区驱动，旨在创建一个统一的数据处理平台，该平台将批处理和流处理能力与高级分析功能相结合。DataBend 的灵活架构允许用户构建各种应用程序，从实时分析到大规模数据仓库。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 用于时间序列数据
Amazon Timestream for LiveAnalytics 专为处理时间序列数据而设计，使其成为需要高摄取率和高效存储的各种应用程序的合适选择。其双层存储架构，包括内存存储和磁性存储，允许用户根据数据年龄和访问模式管理数据保留并优化存储成本。此外，Timestream 支持类似 SQL 的查询，并与流行的分析工具集成，使用户可以轻松地从其时间序列数据中获得见解。
DataBend 用于时间序列数据
DataBend 的架构和处理能力使其成为处理时间序列数据的合适选择。它对批处理和流数据处理的支持允许用户大规模摄取、存储和分析时间序列数据。此外，DataBend 与 Apache Arrow 的集成及其强大的查询执行框架实现了对时间序列数据的高效查询和分析，使其成为需要实时洞察和分析的应用程序的多功能选择。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 关键概念
- 内存存储：在 Amazon Timestream for LiveAnalytics 中，内存存储是一个组件，用于在内存中存储最近的、可变的时间序列数据，以便进行快速查询和分析。
- 磁性存储：Amazon Timestream for LiveAnalytics 中的磁性存储负责将历史的、不可变的时间序列数据存储在磁盘上，以实现经济高效的长期存储。
- 生存时间 (TTL)：Amazon Timestream for LiveAnalytics 允许用户在其时间序列数据上设置 TTL，这决定了数据在内存存储中保留多长时间，然后才会被移动到磁性存储或删除。
DataBend 关键概念
- DataFusion：DataFusion 是 DataBend 的核心组件，提供了一个可扩展的查询执行框架，该框架支持基于 SQL 和 DataFrame 的查询 API。
- Ballista：Ballista 是 DataBend 中的一个分布式计算平台，构建在 DataFusion 之上，允许高效且可扩展地执行大规模数据处理任务。
- Arrow：DataBend 利用 Apache Arrow，这是一种内存中的列式数据格式，以实现组件之间的高效数据交换并优化查询性能。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 架构
Amazon Timestream for LiveAnalytics 构建在无服务器分布式架构之上，该架构支持类似 SQL 的查询功能。其数据模型专为时间序列数据量身定制，使用带时间戳的记录和灵活的模式，可以适应不同的数据粒度和维度。Timestream 架构的核心组件包括内存存储和磁性存储，它们共同管理数据保留、存储和查询。内存存储针对最近数据的快速查询进行了优化，而磁性存储为历史数据提供了经济高效的长期存储。
DataBend 架构
DataBend 构建在云原生分布式架构之上，该架构支持 NoSQL 和类似 SQL 的查询功能。其模块化设计允许用户根据其特定用例和需求选择和组合组件。DataBend 架构的核心组件包括 DataFusion、Ballista 和存储层。DataFusion 负责查询执行和优化，而 Ballista 支持大规模数据处理任务的分布式计算。DataBend 中的存储层可以配置为与各种存储后端（例如对象存储或分布式文件系统）一起使用。
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Amazon Timestream for LiveAnalytics 功能
无服务器架构
Amazon Timestream for LiveAnalytics 无服务器架构消除了用户管理或配置基础设施的需求，从而易于扩展并降低运营开销。
双层存储
Timestream 的双层存储架构，包括内存存储和磁性存储，可根据数据年龄和访问模式自动管理数据保留并优化存储成本。
类似 SQL 的查询
Amazon Timestream for LiveAnalytics 支持类似 SQL 的查询，并与流行的分析工具集成，使用户可以轻松地从其时间序列数据中获得见解。
Timestream for InfluxDB
对于需要亚毫秒级延迟的近实时查询的工作负载，AWS 建议使用 Timestream for InfluxDB 而不是 LiveAnalytics。Timestream for InfluxDB 还为想要 AWS 托管服务而无需更新代码的用户提供与 InfluxDB API 的兼容性。
DataBend 功能
统一的批处理和流处理
DataBend 支持批处理和流数据处理，使用户能够构建各种需要实时或历史数据分析的应用程序。
可扩展的查询执行
DataBend 的 DataFusion 组件提供了一个强大且可扩展的查询执行框架，该框架支持基于 SQL 和 DataFrame 的查询 API。
可扩展的分布式计算
借助其 Ballista 计算平台，DataBend 能够在分布式节点集群上高效且可扩展地执行大规模数据处理任务。
灵活的存储
DataBend 的架构允许用户配置存储层以与各种存储后端一起使用，从而为不同的用例提供灵活性和适应性。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 用例
物联网应用程序
Amazon Timestream for LiveAnalytics 对高摄取率和高效存储的支持使其成为监控和分析来自物联网设备（如传感器和智能电器）的数据的理想选择。
DevOps
LiveAnalytics 可用于一般的 DevOps 工作负载，例如监控应用程序的运行状况和利用率。对于需要以尽可能低的延迟进行实时监控的用例，AWS 建议使用 Timestream for InfluxDB。
分析
Amazon Timestream for LiveAnalytics 可用于跟踪分析数据，例如 Web 和应用程序数据。内置的时间序列分析功能随后可用于聚合和分析数据，以获得有价值的见解并提高开发人员的工作效率。
DataBend 用例
实时分析
DataBend 对流数据处理的支持及其强大的查询执行框架使其成为构建实时分析应用程序（例如日志分析、监控和异常检测）的合适选择。
数据仓库
凭借其可扩展的分布式计算能力和灵活的存储选项，DataBend 可用于构建大规模数据仓库，这些数据仓库可以高效地存储和分析大量结构化和半结构化数据。
机器学习
DataBend 处理大规模数据处理的能力及其对批处理和流数据的支持使其成为机器学习应用程序的绝佳选择。用户可以利用 DataBend 来预处理、转换和分析数据，以进行特征工程、模型训练和评估，从而使他们能够获得有价值的见解并构建数据驱动的机器学习模型。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 定价模型
Amazon Timestream for LiveAnalytics 提供按需付费的定价模型，该模型基于数据摄取、存储和查询执行。摄取成本由摄取到 Timestream 中的数据量决定，而存储成本则基于内存存储和磁性存储中存储的数据量。查询执行成本根据查询执行期间扫描和处理的数据量计算。Timestream 还提供免费套餐，供用户探索服务并构建概念验证应用程序，而不会产生费用。
DataBend 定价模型
作为一个开源项目，DataBend 可以免费使用，无需任何许可费或订阅费。用户可以在自己的基础设施上部署和管理 DataBend，也可以选择使用流行的云提供商进行基于云的部署。DataBend 本身还提供带有免费试用积分的托管云服务。
免费开始使用 InfluxDB
InfluxDB Cloud 是开始存储和分析时间序列数据的最快方法。
