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决定哪种数据库的优势最大，缺点最少，是一项重要的决策。下面您将找到 Amazon Timestream for LiveAnalytics 和 DuckDB 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 DuckDB 在涉及 时序数据 的工作负载中的表现，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是因为数据写入量大以及访问该数据的查询模式。本文并非旨在说明哪个数据库更好；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 DuckDB 细分
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| 数据库模型 | 时序数据库 |
列式数据库 |
| 架构 | Timestream 是一种完全托管的无服务器时序数据库服务，仅在 AWS 上可用。 |
DuckDB 旨在用作嵌入式数据库，主要关注单节点性能。 |
| 许可证 | 闭源 |
MIT |
| 用例 | 物联网、DevOps、时序分析 |
嵌入式分析、数据科学、数据处理、ETL 管道 |
| 可扩展性 | 无服务器且自动可扩展，无需人工干预即可处理摄取、存储和查询工作负载 |
嵌入式且专注于单节点，对并行性的支持有限 |
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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序数据库服务。Amazon Timestream for LiveAnalytics 于 2020 年推出，专为处理时序数据而设计，使其成为物联网、监控和分析应用程序的理想选择，这些应用程序需要高摄取率、高效存储和快速查询功能。作为 AWS 生态系统的一部分，Timestream for LiveAnalytics 可以轻松与其他 AWS 服务集成，从而简化了在云中构建和部署时序应用程序的过程。AWS 还提供 Timestream for InfluxDB，它是与 InfluxDB 2.x API 兼容的 InfluxDB 的托管版本，并 与 InfluxData 合作发布。
DuckDB 概述
DuckDB 是一种进程内 SQL OLAP（在线分析处理）数据库管理系统。它旨在简单、快速且功能丰富。DuckDB 可用于处理和分析表格数据集，例如 CSV 或 Parquet 文件。它提供了丰富的 SQL 方言，支持事务、持久性、广泛的 SQL 查询以及对 Parquet 和 CSV 文件的直接查询。DuckDB 使用向量化引擎构建，该引擎针对分析进行了优化，并支持并行查询处理。它旨在易于安装和使用，没有外部依赖项，并支持多种编程语言。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 用于时序数据
Amazon Timestream for LiveAnalytics 专为处理时序数据而设计，使其成为各种需要高摄取率和高效存储的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序数据中获得见解。
DuckDB 用于时序数据
DuckDB 可以有效地用于时序数据。它支持处理和分析表格数据集，其中可以包括存储在 CSV 或 Parquet 文件中的时序数据。凭借其优化的分析引擎和对复杂 SQL 查询的支持，DuckDB 可以高效地执行聚合、连接和其他时序分析操作。但是，重要的是要注意 DuckDB 并非专门为时序数据管理而设计，并且可能没有针对时序分析的专用功能，例如某些专用时序数据库。
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、可变的时序数据，以便进行快速查询和分析。
- 磁性存储：Amazon Timestream for LiveAnalytics 中的磁性存储负责在磁盘上存储历史的、不可变的时序数据，以便进行经济高效的长期存储。
- 生存时间 (TTL)：Amazon Timestream for LiveAnalytics 允许用户在其时序数据上设置 TTL，这决定了数据在内存存储中保留多长时间，然后被移动到磁性存储或删除。
DuckDB 关键概念
- 进程内：DuckDB 在进程内运行，这意味着它在与使用它的应用程序相同的进程中运行，而无需单独的服务器。
- OLAP：DuckDB 是一个 OLAP 数据库，这意味着它针对分析查询处理进行了优化。
- 向量化引擎：DuckDB 利用向量化引擎，该引擎对批量数据进行操作，从而提高了查询性能。
- 事务：DuckDB 支持事务操作，确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID) 属性。
- SQL 方言：DuckDB 提供了丰富的 SQL 方言，具有高级功能，例如任意和嵌套的相关子查询、窗口函数、排序规则以及对数组和结构等复杂类型的支持
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。其数据模型专为时序数据量身定制，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。内存存储针对快速查询最近的数据进行了优化，而磁性存储为历史数据提供了经济高效的长期存储。
DuckDB 架构
DuckDB 遵循进程内架构，在与应用程序相同的进程中运行。它是一个面向关系的表数据库管理系统，支持 SQL 查询以生成分析结果。DuckDB 使用 C++11 构建，旨在没有外部依赖项。它可以编译为单个文件，易于安装和集成到应用程序中。
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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要，从而易于扩展并降低了运营开销。
双层存储
Timestream 的双层存储架构（包括内存存储和磁性存储）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序数据中获得见解。
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 还为希望使用 AWS 托管服务而无需更新代码的用户提供了与 InfluxDB API 的兼容性。
DuckDB 功能
事务和持久性
DuckDB 支持事务操作，确保数据完整性和持久性。它允许在会话之间持久存储数据。
广泛的 SQL 支持
DuckDB 提供了丰富的 SQL 方言，支持高级查询功能，包括相关子查询、窗口函数和复杂数据类型。
直接 Parquet 和 CSV 查询
DuckDB 允许直接查询 Parquet 和 CSV 文件，从而可以高效地分析以这些格式存储的数据。
快速分析查询
DuckDB 旨在高效运行分析查询，这要归功于其向量化引擎和针对分析工作负载的优化。
并行查询处理
DuckDB 可以并行处理查询，从而利用多核处理器来提高查询性能。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 用例
物联网应用程序
Amazon Timestream for LiveAnalytic 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（例如传感器和智能家电）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健康状况和利用率。对于需要最低延迟的实时监控的用例，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。然后，可以使用内置的时序分析功能来聚合和分析数据，从而以更高的开发人员生产力获得有价值的见解。
DuckDB 用例
处理和存储表格数据集
DuckDB 非常适合需要处理和存储表格数据集的场景，例如从 CSV 或 Parquet 文件导入的数据。它为处理结构化数据提供了高效的存储和检索机制。
交互式数据分析
DuckDB 非常适合交互式数据分析任务，尤其是在处理大型表时。它使您可以高效地执行复杂的操作，例如连接和聚合多个大型表，从而可以快速探索数据并从中提取见解。
将大型结果集传输到客户端
当您需要将大型结果集从数据库传输到客户端应用程序时，DuckDB 可能是一个合适的选择。其优化的查询处理和高效的数据传输机制可实现快速无缝地检索大量数据。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 定价模型
Amazon Timestream for LiveAnalytics 提供按需付费定价模型，该模型基于数据摄取、存储和查询执行。摄取成本取决于摄取到 Timestream 中的数据量，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 还为用户提供免费套餐，以探索该服务并构建概念验证应用程序，而无需产生任何费用。
DuckDB 定价模型
DuckDB 是一个免费的开源数据库管理系统，根据宽松的 MIT 许可证发布。它可以免费使用、修改和分发，而无需任何许可成本。
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InfluxDB Cloud 是开始存储和分析时序数据的最快方法。
