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，针对您的特定用例和数据模型，确定哪种数据库的优势最大，劣势最小，是一项重要的决策。下面您将找到 Amazon Timestream for LiveAnalytics 和 SQL Server 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 SQL Server 在涉及时间序列数据的工作负载中的性能表现，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。这是由于大量数据被写入以及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 SQL Server 对比细分
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| 数据库模型 | 时间序列数据库 |
关系数据库 |
| 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。 |
SQL Server 可以部署在本地、虚拟机中，或者作为 Microsoft Azure 上的托管云服务 (Azure SQL Database)。它有多个版本，针对不同的用例量身定制，例如 Express、Standard 和 Enterprise。 |
| 许可证 | 闭源 |
闭源 |
| 用例 | 物联网、DevOps、时间序列分析 |
事务处理、商业智能、数据仓库、分析、Web 应用程序、企业应用程序 |
| 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 |
支持垂直和水平扩展，具有分区、分片和复制等功能，适用于分布式环境 |
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Amazon Timestream for LiveAnalytics 概述
Timestream for LiveAnalytics 是由 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 InfluxDB 的托管版本，与 InfluxDB 2.x API 兼容，并与 InfluxData 合作发布。
SQL Server 概述
Microsoft SQL Server 是由 Microsoft 开发的强大且广泛使用的关系数据库管理系统。它最初于 1989 年发布，多年来不断发展，已成为各种规模企业最受欢迎的数据库系统之一。SQL Server 以其强大的性能、安全性和易用性而闻名。它支持多种平台，包括 Windows、Linux 和容器，为不同的部署场景提供了灵活性。
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间序列数据中获得洞察力。
SQL Server 用于时间序列数据
虽然 Microsoft SQL Server 主要是一个关系数据库，但它确实通过各种功能和优化提供了对时间序列数据的支持。时态表允许跟踪数据随时间的变化，从而提供了一种存储和查询历史数据的有效方法。可以利用索引和分区来优化时间序列数据的存储和检索。但是，对于需要高写入或查询吞吐量（特别是针对时间序列数据）的应用程序，SQL Server 可能不是最佳选择，因为专门的时间序列数据库提供了更优化的解决方案以及各种开发人员生产力功能，这些功能可以加快大量使用时间序列数据的应用程序的开发时间。
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。
- 磁性存储：Amazon Timestream for LiveAnalytics 中的磁性存储负责将历史的、不可变的时间序列数据存储在磁盘上，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，然后才会被移动到磁性存储或删除。
SQL Server 关键概念
- T-SQL：Transact-SQL，SQL 的扩展，它将过程式编程元素（例如循环、条件语句和错误处理）添加到标准 SQL 语言中。
- SSMS：SQL Server Management Studio，一个用于管理 SQL Server 实例、数据库和对象的集成环境。
- Always On：SQL Server 中一套高可用性和灾难恢复功能，包括 Always On 可用性组和 Always On 故障转移群集实例。
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性存储，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，而磁性存储为历史数据提供了经济高效的长期存储。
SQL Server 架构
Microsoft SQL Server 是一个关系数据库，它使用 SQL 进行查询和操作数据。它遵循客户端-服务器架构，数据库服务器托管数据并处理来自客户端的请求。SQL Server 通过 Azure SQL Database（Microsoft Azure 云中的托管服务产品）支持本地和基于云的部署。SQL Server 的架构包括数据库引擎（处理数据存储和检索）以及用于报告、集成和分析的各种服务等组件。
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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，可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洞察力。
Timestream for InfluxDB
对于需要近乎实时的、毫秒级延迟查询的工作负载，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。
SQL Server 功能
安全性
SQL Server 提供了高级安全功能，例如透明数据加密、Always Encrypted 和行级安全性，以保护敏感数据。
可扩展性
SQL Server 通过复制、分布式分区视图和 Always On 可用性组等功能支持横向扩展。
集成服务
SQL Server Integration Services (SSIS) 是一个用于构建高性能数据集成和转换解决方案的强大平台。
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（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。对于需要以尽可能低的延迟进行实时监控的用例，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。内置的时间序列分析功能随后可用于聚合和分析数据，从而在提高开发人员生产力的同时获得有价值的见解。
SQL Server 用例
企业应用程序
SQL Server 通常用作企业应用程序的后端数据库，提供可靠且安全的数据存储解决方案。
数据仓库和商业智能
SQL Server 的内置分析功能（例如 Analysis Services 和 Reporting Services）使其适用于数据仓库和商业智能应用程序。
电子商务平台
SQL Server 的性能和可扩展性功能使其能够支持电子商务平台的高要求工作负载，处理大量的事务和用户数据。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 定价模型
Amazon Timestream for LiveAnalytics 提供按需付费的定价模型，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 还为用户提供免费层，以便他们探索服务并构建概念验证应用程序，而无需承担成本。
SQL Server 定价模型
Microsoft SQL Server 提供多种许可选项，包括按内核、服务器 + CAL（客户端访问许可证）以及基于订阅的云部署模型。成本取决于版本（Standard、Enterprise 或 Developer）、内核数量和所需功能等因素。对于基于云的部署，Azure SQL Database 提供按需付费模型，其中包含各种服务层，以适应不同的性能和资源需求。
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