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，决定哪种数据库对于您的特定用例和数据模型而言，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 Redis 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 Redis 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独特的挑战。这是由于大量数据被写入和访问这些数据的查询模式造成的。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 Redis 分解
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| 数据库模型 | 时间序列数据库 |
内存数据库 |
| 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。 |
Redis 可以部署在本地、云端或作为托管服务 |
| 许可证 | 闭源 |
BSD 3 |
| 用例 | 物联网、DevOps、时间序列分析 |
缓存、消息代理、实时分析、会话存储、地理空间数据处理 |
| 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 |
通过分区和集群水平扩展，支持数据复制 |
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Amazon Timestream for LiveAnalytics 概述
Timestream for LiveAnalytics 是 AWS 开发的完全托管的、无服务器的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，它是与 InfluxDB 2.x API 兼容的 InfluxDB 的托管版本，并 与 InfluxData 合作发布。
Redis 概述
Redis，代表远程字典服务器（Remote Dictionary Server），是一个开源的、内存数据结构存储，可以用作数据库、缓存和消息代理。它由 Salvatore Sanfilippo 于 2009 年创建，并因其高性能和灵活性而广受欢迎。Redis 支持各种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、具有范围查询的排序集合、位图、HyperLogLogs 和具有半径查询的地理空间索引。
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（Memory Store）和磁盘存储（Magnetic Store），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。
Redis 用于时间序列数据
Redis 有一个专门用于处理时间序列数据的模块，称为 RedisTimeSeries。RedisTimeSeries 提供诸如降采样、数据保留策略以及 Redis 中时间序列数据的专用查询等功能。作为一个内存数据库，Redis 在读取和写入时间序列数据时会非常快，但由于 RAM 的成本高于磁盘，使用 Redis 可能会变得昂贵，具体取决于您的数据集大小。如果您的用例不需要极快的响应时间，您可以通过选择更传统的时间序列数据库来省钱。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 关键概念
- 内存存储（Memory Store）：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（Magnetic Store）：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，然后被移动到磁盘存储或删除。
Redis 关键概念
- 内存存储（In-memory store）：Redis 将数据存储在内存中，与基于磁盘的数据库相比，这允许更快的数据访问和操作。
- 数据结构（Data structures）：Redis 支持广泛的数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合等等，这为数据建模和存储提供了灵活性。
- 持久性（Persistence）：Redis 提供可选的数据持久性，允许将数据定期保存到磁盘或写入日志以提高持久性。
- 发布/订阅（Pub/Sub）：Redis 提供发布/订阅消息传递系统，实现客户端之间的实时通信，而无需集中的消息代理。
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盘存储，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，而磁盘存储为历史数据提供经济高效的长期存储。
Redis 架构
Redis 是一个 NoSQL 数据库，它使用键值数据模型，其中每个键都与一个值关联，该值作为 Redis 支持的数据结构之一存储。数据库是单线程的，这简化了其内部架构并减少了争用。Redis 可以部署为独立服务器、集群或主从复制设置，以实现可扩展性和高可用性。Redis 集群模式自动将数据分片到多个节点，提供数据分区和容错能力。
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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，使其易于扩展并减少运营开销。
双层存储
Timestream 的双层存储架构，包括内存存储和磁盘存储，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
对于需要近实时查询且延迟为单毫秒的工作负载，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其代码的用户提供与 InfluxDB API 的兼容性。
Redis 功能
原子性
Redis 支持对复杂数据类型的原子操作，允许开发人员执行强大的操作，而无需担心竞争条件或其他并发处理问题。
广泛的数据结构支持
Redis 支持一系列数据结构，如列表、集合、排序集合、哈希、位图、HyperLogLog 和地理空间索引。这种灵活性允许开发人员通过使用针对其数据性能特征优化的数据结构，将 Redis 用于各种任务。
发布/订阅消息传递
Redis 提供用于客户端之间实时通信的发布/订阅消息传递系统。
Lua 脚本
开发人员可以在 Redis 服务器中运行 Lua 脚本，从而可以在服务器本身中原子地执行复杂的操作，从而减少网络往返次数。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 用例
物联网应用
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（如传感器和智能家电）的数据的理想选择。
DevOps
LiveAnalytics 可用于通用的 DevOps 工作负载，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，如 Web 和应用程序数据。然后，内置的时间序列分析功能可用于聚合和分析数据，以获得有价值的见解，从而提高开发人员的生产力。
Redis 用例
缓存
Redis 通常用作缓存，用于存储频繁访问的数据，并减少其他数据库或服务的负载，从而提高应用程序性能并减少延迟。
任务队列
Redis 可用于实现任务队列，这对于管理需要较长时间处理且应异步执行的任务非常有用。这在 Web 应用程序中尤为常见，在 Web 应用程序中，后台任务可以独立于请求/响应周期进行处理
实时分析和机器学习
Redis 的高性能和低延迟数据访问使其适用于实时分析和机器学习应用程序，如处理流数据、媒体流和处理时间序列数据。这可以使用 Redis 的数据结构和功能（如排序集合、时间戳和发布/订阅消息传递）来实现。
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，而存储成本基于内存存储和磁盘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，而无需承担成本。
Redis 定价模型
Redis 是开源软件，这意味着它可以部署并在您自己的基础设施上免费使用。但是，也有可用的托管 Redis 服务，例如 Redis Enterprise，它们提供额外的功能、支持和易于部署。这些服务的定价通常取决于实例大小、数据存储和数据传输等因素。
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式。
