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个数据库的优势最大、缺点最少是一项重要的决策。下面您将找到 Amazon Timestream for LiveAnalytics 和 Kdb 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 Kdb 在涉及 时间序列数据 的工作负载方面的性能，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独特的挑战。这是由于大量数据被写入以及访问该数据的查询模式造成的。本文并非旨在证明哪个数据库更好；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 Kdb 分解
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| 数据库模型 | 时间序列数据库 |
时间序列和列式数据库 |
| 架构 | Timestream 是一种完全托管的、无服务器的时间序列数据库服务，仅在 AWS 上可用。 |
Kdb 可以部署在本地、云端或混合解决方案中。 |
| 许可证 | 闭源 |
闭源 |
| 用例 | 物联网、DevOps、时间序列分析 |
高频交易、金融服务、市场数据分析、物联网、实时分析 |
| 可扩展性 | 无服务器且自动可扩展，无需手动干预即可处理摄取、存储和查询工作负载 |
高度可扩展，支持多线程和多节点，适用于大规模数据处理 |
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Amazon Timestream for LiveAnalytics 概览
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，并且 与 InfluxData 合作发布。
Kdb 概览
kdb+ 是 Kx Systems 开发的高性能列式时间序列数据库。kdb+ 于 2003 年发布，旨在高效管理大量数据，主要关注金融数据，例如股票市场交易和报价。它建立在 q 编程语言的原则之上，q 编程语言是 APL 和 K 的后代。该数据库以其速度、可扩展性以及处理实时和历史数据的能力而闻名。
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（包括内存存储和磁盘存储）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。
Kdb 用于时间序列数据
kdb+ 旨在存储时间序列数据，使其自然适合需要高速查询和分析大量数据的应用程序。其列式存储格式允许高效压缩和检索时间序列数据，而其 q 语言提供了强大而富有表现力的手段来操作和分析数据。kdb+ 特别擅长处理金融数据，但它也可以用于其他类型的时间序列数据。
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。
- 磁盘存储：Amazon Timestream for LiveAnalytics 中的磁盘存储负责在磁盘上存储历史的、不可变的时间序列数据，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，之后会被移动到磁盘存储或删除。
Kdb 关键概念
- q 语言：一种高级的、特定领域的编程语言，用于在 kdb+ 中查询和操作数据。它将类似 SQL 的语法与函数式编程风格相结合。
- 列式存储：kdb+ 将数据存储在列中，而不是行中，这可以更快地查询和分析时间序列数据。
- 表：kdb+ 将数据存储在表中，这些表类似于关系表，但侧重于列式存储和时间序列数据。
- 分离表：一种表存储格式，其中每列都存储在单独的文件中，从而进一步提高了查询性能。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 架构
Amazon Timestream for LiveAnalytics 构建在无服务器的分布式架构之上，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架构，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盘存储，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，而磁盘存储为历史数据提供了经济高效的长期存储。
Kdb 架构
kdb+ 是一种列式时间序列数据库，它采用定制的数据模型，专为高效存储和查询时间序列数据而设计。它不使用传统的 SQL，而是依赖 q 语言进行查询和数据操作。kdb+ 的架构设计用于内存和磁盘存储，并且可以跨多台机器水平扩展。kdb+ 的主要组件是数据库引擎、q 语言解释器和内置 Web 服务器。
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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，从而易于扩展并减少了运营开销。
双层存储
Timestream 的双层存储架构（包括内存存储和磁盘存储）可以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 还为希望使用 AWS 托管服务而无需更新代码的用户提供与 InfluxDB API 的兼容性。
Kdb 功能
高性能
kdb+ 以其速度和性能而闻名，其列式存储格式和 q 语言允许快速查询和分析时间序列数据。
可扩展性
kdb+ 旨在水平扩展，使其适合处理跨多台机器的大量数据。
q 语言
q 语言是一种功能强大、富有表现力且高级的语言，用于在 kdb+ 中查询和操作数据。它将类似 SQL 的语法与函数式编程风格相结合。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 用例
物联网应用
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（例如传感器和智能电器）的数据的理想选择。
DevOps
LiveAnalytics 可用于通用 DevOps 工作负载，例如监控应用程序健康状况和利用率。对于需要尽可能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，可以使用内置的时间序列分析函数来聚合和分析数据，以提高开发人员的生产力，从而获得有价值的见解。
Kdb 用例
金融数据分析
kdb+ 在金融行业中被广泛用于存储和分析股票市场交易、报价和其他时间序列金融数据。
高频交易
kdb+ 由于其高性能和处理大量实时数据的能力，因此成为高频交易应用程序的热门选择。
物联网和传感器数据
kdb+ 可用于存储和分析物联网设备和传感器生成的大量时间序列数据，尽管其主要重点仍然是金融数据。
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。摄取成本由摄取到 Timestream 中的数据量决定，而存储成本则基于存储在内存存储和磁盘存储中的数据量。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，以探索服务并构建概念验证应用程序，而无需产生任何成本。
Kdb 定价模型
kdb+ 是一种商业产品，其定价取决于部署模型以及使用的内核或服务器数量。Kx Systems 提供免费的 32 位 kdb+ 版本，供非商业用途使用，但对可以使用的内存量有限制。对于商业部署和全功能版本，用户必须联系 Kx Systems 了解定价详情。
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