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选择最有利且缺点最少的数据库是一项重要决定。以下概述了 Azure Data Explorer 和 Google BigQuery 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型，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 Azure Data Explorer 和 Google BigQuery 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，而不是所有可能的用例。时序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。
Azure Data Explorer 与 Google BigQuery 对比细分
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
数据仓库 |
| 架构 | ADX 可以作为托管服务部署在 Azure 云中，并且可以轻松地与其他 Azure 服务和工具集成，以实现无缝数据处理和分析。 |
BigQuery 是由 Google Cloud Platform 提供的完全托管的无服务器数据仓库。它专为高性能分析而设计，并利用 Google 的基础设施进行数据处理。BigQuery 使用列式存储格式进行快速查询，并支持标准 SQL。数据在 Google Cloud 区域内的多个可用区中自动分片和复制 |
| 许可证 | 闭源 |
闭源 |
| 用例 | 日志和遥测数据分析、实时分析、安全和合规性分析、物联网数据处理 |
商业分析、大规模数据处理、数据集成 |
| 可扩展性 | 高度可扩展，支持水平扩展、分片和分区 |
无服务器、PB 级数据仓库，可以处理海量数据，无需预先进行容量规划 |
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Azure Data Explorer 概述
Azure Data Explorer 是一个基于云的、完全托管的大数据分析平台，作为 Microsoft Azure 平台的一部分提供。它由 Microsoft 在 2018 年宣布推出，并作为 PaaS 产品提供。Azure Data Explorer 为摄取和查询遥测数据、日志和时序数据提供了高性能功能。
Google BigQuery 概述
Google BigQuery 是由 Google Cloud 开发的完全托管的无服务器数据仓库和分析平台。BigQuery 于 2011 年推出，旨在处理大规模数据处理和查询，使用户能够实时分析海量数据集。BigQuery 专注于性能、可扩展性和易用性，适用于广泛的数据分析用例，包括商业智能、日志分析和机器学习。
Azure Data Explorer 用于时序数据
Azure Data Explorer 非常适合处理时序数据。其高性能功能和摄取大量数据的能力使其适用于近实时地分析和查询时序数据。凭借其高级查询运算符，例如计算列、行搜索和过滤、分组聚合和连接，Azure Data Explorer 能够高效分析时序数据。其可扩展的架构和分布式特性确保它可以有效地处理时序数据的速度和容量要求。
Google BigQuery 用于时序数据
BigQuery 可用于存储和分析时序数据，但它更侧重于传统的数据仓库用例。对于需要低延迟响应时间的用例，BigQuery 可能难以胜任
Azure Data Explorer 关键概念
- 关系数据模型：Azure Data Explorer 是一个基于关系数据库管理系统的分布式数据库。它支持数据库、表、函数和列等实体。与传统的 RDBMS 不同，Azure Data Explorer 不强制执行诸如键唯一性、主键或外键之类的约束。相反，必要的关联是在查询时建立的。
- Kusto 查询语言 (KQL)：Azure Data Explorer 使用 KQL，一种功能强大且富有表现力的查询语言，使用户能够轻松地探索和分析其数据。
- 区段：在 Azure Data Explorer 中，数据被组织成称为区段的单元，这些单元是不可变的、压缩的记录集，可以高效地存储和查询。
Google BigQuery 关键概念
与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括
- 项目：BigQuery 中的项目代表资源的顶层容器，例如数据集、表和视图。
- 数据集：数据集是 BigQuery 中表、视图和其他数据资源的容器。
- 表：表是 BigQuery 中的主要数据存储结构，由行和列组成。
- 架构：架构定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。
Azure Data Explorer 架构
Azure Data Explorer 构建于云原生分布式架构之上，该架构同时支持 NoSQL 和类似 SQL 的查询功能。它是一个基于列式存储的数据库，利用压缩的、不可变的数据区段来实现高效的存储和检索。Azure Data Explorer 架构的核心组件包括控制平面、数据管理和查询处理。控制平面负责管理资源和元数据，而数据管理组件负责数据摄取和组织。查询处理负责执行查询并将结果返回给用户。
Google BigQuery 架构
Google BigQuery 的架构构建在 Google 的分布式基础设施之上，专为高性能和可扩展性而设计。BigQuery 的核心使用称为 Capacitor 的列式存储格式，该格式可实现高效的数据压缩和快速的查询性能。数据自动分区并分布在多个存储节点上，从而提供高可用性和容错能力。BigQuery 的无服务器架构自动为查询和数据存储分配资源，从而消除了用户管理基础设施或容量规划的需求。
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Azure Data Explorer 功能
高性能数据摄取
Azure Data Explorer 可以每秒每节点 200 MB 的速率摄取数据，从而提供快速高效的数据摄取功能。
数据可视化
Azure Data Explorer 与流行的数据可视化工具（如 Power BI、Grafana 和 Jupyter Notebooks）无缝集成，使用户可以轻松地可视化和分析他们的数据。
高级分析
Kusto 查询语言 (KQL) 支持高级分析功能，例如时序分析、模式识别和异常检测，使用户能够从其数据中获得更深入的见解。
灵活的架构
与传统的关系数据库不同，Azure Data Explorer 不强制执行诸如键唯一性、主键或外键之类的约束。这种灵活性允许动态架构更改以及处理半结构化和非结构化数据的能力。
Google BigQuery 功能
列式存储
BigQuery 的列式存储格式 Capacitor 可实现高效的数据压缩和快速的查询性能，使其适用于大规模数据分析。
与 Google Cloud 集成
BigQuery 与其他 Google Cloud 服务（如 Cloud Storage、Dataflow 和 Pub/Sub）无缝集成，从而可以轻松地从各种来源摄取、处理和分析数据。
机器学习集成
BigQuery ML 使用户可以直接在 BigQuery 中创建和部署机器学习模型，从而简化了构建和部署机器学习应用程序的过程。
Azure Data Explorer 用例
日志分析
Azure Data Explorer 通常用于日志分析，它可以摄取、存储和分析应用程序、服务器和基础设施生成的大量日志数据。组织可以使用 Azure Data Explorer 来监控应用程序性能、排除故障、检测异常并深入了解用户行为。近实时分析日志数据的能力有助于主动解决问题并提高运营效率。
遥测分析
Azure Data Explorer 非常适合遥测分析，它可以处理和分析物联网设备、传感器和应用程序生成的数据。组织可以使用 Azure Data Explorer 来监控设备健康状况、优化资源利用率并检测遥测数据中的异常。该平台的可扩展性和高性能功能使其成为处理物联网设备生成的大量数据的理想选择。
时序分析
Azure Data Explorer 用于时序分析，它可以摄取和分析随时间收集的时间戳数据点。此用例适用于各个行业，包括金融、医疗保健、制造业和能源。组织可以使用 Azure Data Explorer 来分析趋势、检测模式并根据历史时序数据预测未来事件。该平台的高级查询运算符和实时分析功能使组织能够从时序数据中获得有价值的见解。
Google BigQuery 用例
商业智能和报告
BigQuery 广泛用于商业智能和报告，使用户能够分析大量数据并生成见解以辅助决策。其快速的查询性能以及与流行的 BI 工具（如 Google Data Studio 和 Tableau）的无缝集成使其成为此用例的理想解决方案。
机器学习和预测分析
BigQuery ML 使用户可以直接在 BigQuery 中创建和部署机器学习模型，从而简化了构建和部署机器学习应用程序的过程。BigQuery 快速的查询性能以及对大规模数据处理的支持使其适用于预测分析用例。
数据仓库和 ETL
BigQuery 的分布式架构和列式存储格式使其成为数据仓库和 ETL（提取、转换、加载）工作流的绝佳选择。它与其他 Google Cloud 服务（如 Cloud Storage 和 Dataflow）的无缝集成简化了从各种来源摄取和处理数据的过程。
Azure Data Explorer 定价模型
Azure Data Explorer 的定价模型基于按需付费方式，客户根据其服务使用量付费。定价由多种因素决定，例如摄取的数据量、存储的数据量以及执行的查询数量。此外，客户可以在提供不同级别性能和功能的不同定价层之间进行选择。Azure Data Explorer 还提供预留容量选项，允许客户以折扣价预留固定期限的资源。
Google BigQuery 定价模型
Google BigQuery 定价基于按需付费模式，费用由数据存储、查询和流式传输决定。BigQuery 定价主要有两个组成部分
- 存储定价：存储成本基于 BigQuery 中存储的数据量。用户需要为活动存储和长期存储付费，长期存储对于不经常访问的数据提供折扣价。
- 查询定价：查询成本基于查询期间处理的数据量。用户可以选择按需定价（按每次查询处理的数据量付费）或固定费率定价（为一定量的查询容量提供固定的月度费用）。
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