在构建任何软件应用程序时，选择正确的数据库至关重要。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具有最多的优势和最少的缺点是一个重要的决定。下面您将找到 Amazon Timestream for LiveAnalytics 和 Rockset 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 Rockset 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和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 Rockset 细分
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| 数据库模型 | 时间序列数据库 |
实时数据库 |
| 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。 |
Rockset 是一个为现代云应用程序构建的实时分析数据库，旨在使开发人员能够创建实时、事件驱动的应用程序，并在结构化、半结构化和非结构化数据上以低延迟运行复杂查询。Rockset 使用云原生分布式架构，将存储和计算分离，从而实现水平可扩展性和高效的资源利用率。数据由分布式、自动扩展的查询处理节点集自动索引和服务。 |
| 许可证 | 闭源 |
闭源 |
| 用例 | 物联网、DevOps、时间序列分析 |
实时分析、事件驱动的应用程序、搜索和聚合、个性化用户体验、物联网数据分析 |
| 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 |
水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
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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 托管版本，并 与 InfluxData 合作发布。
Rockset 概述
Rockset 是一个实时索引数据库，专为快速高效地查询结构化和半结构化数据而设计。Rockset 由前 Facebook 工程师于 2016 年创立，旨在提供一种无服务器搜索和分析解决方案，使 用户能够构建强大的应用程序和数据驱动的产品，而无需传统数据库管理的复杂性。
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。
Rockset 用于时间序列数据
Rockset 的实时索引和低延迟查询功能使其成为时间序列数据分析的绝佳选择。其无模式摄取和对复杂数据类型的支持使时间序列数据的处理毫不费力，而其融合索引确保了对历史数据和实时数据的高效查询。Rockset 特别适用于需要实时分析的应用程序，例如物联网监控和异常检测。
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 允许用户在其时间序列数据上设置 TTL，该 TTL 确定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。
Rockset 关键概念
- 融合索引：Rockset 使用一种独特的索引方法，该方法结合了倒排索引和列式索引，使数据库能够针对搜索和分析用例进行优化。
- 无模式摄取：Rockset 在摄取时自动推断模式，从而可以轻松处理 JSON 等半结构化数据格式。
- 虚拟实例：Rockset 使用虚拟实例的概念为不同的工作负载提供隔离和资源分配，从而确保可预测的性能。
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。
Rockset 架构
Rockset 使用云原生无服务器架构，该架构构建在分布式共享无系统之上。它是一个 NoSQL 数据库，与传统关系数据库相比，它具有更大的灵活性和可扩展性。Rockset 架构的核心组件包括摄取服务、存储服务和查询服务。摄取服务负责从各种来源摄取数据，而存储服务维护融合索引。查询服务处理查询并提供 API，供开发人员与数据库进行交互。
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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，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
对于需要近乎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 还为想要 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。
Rockset 功能
无服务器扩展
Rockset 根据工作负载自动扩展资源，这意味着用户无需管理任何基础设施或容量规划。### 全文搜索 Rockset 的融合索引支持全文搜索，使其成为需要高级搜索功能的应用程序的理想选择。### 与 BI 工具集成 Rockset 提供与 Tableau、Looker 和 Redash 等流行的商业智能 (BI) 工具的本机集成，允许用户可视化和分析他们的数据，而无需任何额外的设置。
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（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运行状况和利用率。对于需要实时监控且延迟尽可能低的用例，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。
Rockset 用例
实时分析
Rockset 的低延迟查询和实时摄取功能使其成为构建实时分析仪表板的理想选择，适用于物联网监控、社交媒体分析和日志分析等应用程序。
全文搜索
凭借其融合索引和对高级搜索功能的支持，Rockset 是构建全文搜索应用程序（例如产品目录或文档搜索系统）的绝佳选择。
机器学习
Rockset 实时摄取和查询大规模半结构化数据的能力使其成为机器学习应用程序的合适选择。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 定价模型
Amazon Timestream for LiveAnalytics 提供基于数据摄取、存储和查询执行的按需付费定价模型。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，而无需产生任何费用。
Rockset 定价模型
Rockset 提供基于使用量的定价模型，该模型根据摄取的数据量、虚拟实例的数量和执行的查询量向客户收费。定价模型旨在透明且灵活，允许用户仅为其消耗的资源付费。Rockset 还为开发人员提供具有有限资源的免费套餐，以探索该平台。用户可以根据自己的需求在按需实例和预留实例之间进行选择。
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