Amazon Timestream for LiveAnalytics 与 StarRocks
详细对比
比较 Amazon Timestream for LiveAnalytics 和 StarRocks 在时间序列和 OLAP 工作负载方面的表现
了解关于时间序列数据库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多、缺点最少，是一个重要的决定。下面您将找到 Amazon Timestream for LiveAnalytics 和 StarRocks 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 StarRocks 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 StarRocks 对比分析
 |
||
| 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、无服务器的时间序列数据库服务，仅在 AWS 上可用。 |
StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和要求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
| 许可证 | 闭源 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 物联网 (IoT)、DevOps、时间序列分析 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 可扩展性 | 无服务器且自动扩展，无需手动干预即可处理摄取、存储和查询工作负载 |
水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
正在寻找最有效率的入门方式？
无论您是在寻求成本节省、更低的运维开销还是开源，InfluxDB 都能帮到您。
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能力的物联网 (IoT)、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。
StarRocks 概述
StarRocks 是一款开源的高性能分析型数据仓库，支持实时、多维和高并发的数据分析。它采用 MPP（大规模并行处理）架构，并配备了全向量化执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
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洞察。
StarRocks 用于时间序列数据
StarRocks 主要关注数据仓库工作负载，但也可以用于时间序列数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
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，TTL 决定数据在内存存储中保留多长时间，然后才会被移动到磁盘存储或删除。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构：StarRocks 采用 MPP 架构，该架构支持查询的并行处理和分布式执行，从而实现高性能和可扩展性。
- 向量化执行引擎：StarRocks 采用全向量化执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据流）指令批量处理数据，从而优化查询性能。
- 列式存储引擎：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，这通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (CBO)：StarRocks 包括一个完全自定义的基于成本的优化器，该优化器评估不同的查询执行计划，并根据估计的成本选择最有效的计划。
- 物化视图：StarRocks 支持智能物化视图，这些视图是数据的预计算摘要，通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 架构
Amazon Timestream for LiveAnalytics 构建于无服务器、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 (Memory Store) 和磁盘存储 (Magnetic Store)，它们共同管理数据保留、存储和查询。内存存储针对近期数据的快速查询进行了优化，而磁盘存储则为历史数据提供了经济高效的长期存储。
StarRocks 架构
StarRocks 的架构包括全向量化执行引擎和列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还集成了诸如基于成本的优化器和物化视图等功能，以优化查询性能。StarRocks 支持从各种来源实时和批量数据摄取，并支持直接分析存储在数据湖中的数据，而无需数据迁移
免费时间序列数据库指南
获取关于备选方案和选择您的数据库的关键要求的全面回顾。
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，使其易于扩展并降低运维开销。
双层存储
Timestream 的双层存储架构，包括内存存储 (Memory Store) 和磁盘存储 (Magnetic Store)，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。
Timestream for InfluxDB
对于需要亚实时查询且延迟低至毫秒级的工作负载，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。
StarRocks 功能
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和角度探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高水平的并发，允许多个用户同时执行查询。
物化视图
StarRocks 支持物化视图，这些视图提供数据的预计算摘要，以实现更快的查询性能。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 用例
物联网 (IoT) 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 (IoT) 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，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并提高开发人员的生产力。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要分析数据，使其能够做出及时且数据驱动的决策。
即席查询
凭借其高性能和高并发的数据分析能力，StarRocks 非常适合即席查询，允许用户交互式地探索和分析数据。
数据湖分析
StarRocks 支持直接从数据湖分析数据，而无需数据迁移。这使其成为组织利用数据湖进行存储和分析的宝贵工具。
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，而存储成本则基于存储在内存存储 (Memory Store) 和磁盘存储 (Magnetic Store) 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，以便用户探索该服务并构建概念验证应用程序，而无需产生费用。
StarRocks 定价模型
StarRocks 可以使用开源项目部署在您自己的硬件上。还有许多商业供应商提供托管服务，以便在云中运行 StarRocks。
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。
