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个数据库的优势最大、缺点最少是一个重要的决定。下面您将找到 Amazon Timestream for LiveAnalytics 和 AWS Redshift 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情况。
本文的主要目的是比较 Amazon Timestream for LiveAnalytics 和 AWS Redshift 在涉及 时间序列数据 的工作负载中的表现，而不是针对所有可能的用例。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造成的。本文并不打算论证哪个数据库更好；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 AWS Redshift 对比细分
 |
 |
|
| 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。 |
AWS Redshift 采用列式存储格式以实现快速查询，并支持标准 SQL。Redshift 使用分布式、共享无架构，其中数据在多个计算节点之间进行分区。每个节点进一步划分为切片，每个切片并行处理数据子集。Redshift 可以部署在单节点或多节点集群中，后者为大型数据集提供更好的性能。 |
| 许可证 | 闭源 |
闭源 |
| 用例 | 物联网、DevOps、时间序列分析 |
商业分析、大规模数据处理、实时仪表板、数据集成、机器学习 |
| 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 |
支持独立扩展存储和计算，并支持根据需要添加或删除节点 |
正在寻找最有效的入门方式？
无论您是寻求节省成本、降低管理开销还是开源，InfluxDB 都能提供帮助。
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，专门用于处理时间序列数据，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 可以轻松与其他 AWS 服务集成，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 托管版本，并且 与 InfluxData 合作发布。
AWS Redshift 概述
Amazon Redshift 是一种完全托管的 PB 级云数据仓库服务。它于 2012 年作为 AWS 产品套件的一部分推出。Redshift 专为分析工作负载而设计，并与各种数据加载和 ETL 工具以及商业智能和报告工具集成。它使用列式存储来优化存储成本并提高查询性能。
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（由内存存储和磁盘存储组成）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。
AWS Redshift 用于时间序列数据
AWS Redshift 可用于时间序列数据工作负载，尽管 Redshift 针对更通用的数据仓库用例进行了优化。用户可以利用日期和时间函数来聚合、过滤和转换时间序列数据。Redshift 还提供“时间序列表”，允许数据根据固定的保留期存储在表中。
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，然后移动到磁盘存储或删除。
AWS Redshift 关键概念
- 集群：Redshift 集群是一组节点，由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点管理与客户端应用程序的通信，并协调计算节点之间的查询执行。
- 计算节点：这些节点存储数据并并行执行查询。集群中计算节点的数量会影响其存储容量和查询性能。
- 列式存储：Redshift 使用列式存储格式，该格式按列而不是按行存储数据。这种格式提高了查询性能并减少了存储空间需求。
- 节点切片：计算节点分为切片。每个切片被分配节点内存和磁盘空间的相等部分，并在其中处理加载数据的一部分。
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了经济高效的长期存储。
AWS Redshift 架构
Redshift 的架构基于分布式和共享无架构。一个集群由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点负责协调查询执行，而计算节点存储数据并并行执行查询。数据以列式格式存储，这提高了查询性能并减少了存储空间需求。Redshift 使用大规模并行处理 (MPP) 在多个节点之间分发和执行查询，使其能够水平扩展并为大规模数据仓库工作负载提供高性能。
免费时间序列数据库指南
获取关于替代方案和选择关键要求的全面评论。
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预置基础设施的需求，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（由内存存储和磁盘存储组成）可自动管理数据保留并根据数据年龄和访问模式优化存储成本。
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。
AWS Redshift 功能
可扩展性
Redshift 允许您通过添加或删除计算节点来向上或向下扩展集群，从而使您可以根据需要调整存储容量和查询性能。
性能
Redshift 的列式存储格式和 MPP 架构使其能够为大规模数据仓库工作负载提供高性能查询执行。
安全性
Redshift 提供一系列安全功能，包括静态和传输中加密、使用 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 的网络隔离以及与 AWS Identity and Access Management (IAM) 的集成以进行访问控制。
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（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，例如监控应用程序运行状况和利用率。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，如 Web 和应用程序数据。然后，内置的时间序列分析函数可用于聚合和分析数据，以获得有价值的见解，并提高开发人员的生产力。
AWS Redshift 用例
数据仓库
Redshift 专为大规模数据仓库工作负载而设计，为存储和分析结构化数据提供可扩展的高性能解决方案。
商业智能和报告
Redshift 与各种 BI 和报告工具集成，使组织能够从其数据中获得见解并做出数据驱动的决策。
ETL 和数据集成
Redshift 支持数据加载以及提取、转换和加载 (ETL) 流程，从而允许您集成来自各种来源的数据并为分析做好准备。
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，以便用户探索服务并构建概念验证应用程序而无需产生费用。
AWS Redshift 定价模型
Amazon Redshift 提供两种定价模型：按需和预留实例。使用按需定价，您只需按小时支付您使用的容量，无需长期承诺。预留实例提供选择预留一年或三年期限容量的选项，与按需定价相比，每小时费率更低。除了这些定价模型外，您还可以在不同的节点类型之间进行选择，这些节点类型提供不同数量的存储、内存和计算资源。
免费开始使用 InfluxDB
InfluxDB Cloud 是开始存储和分析您的时间序列数据的最快方式。
