Azure Data Explorer 与 DuckDB

Azure Data Explorer 概览

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 于 2018 年宣布，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高性能功能。

DuckDB 概览

DuckDB 是一个进程内 SQL OLAP（在线分析处理）数据库管理系统。它旨在简单、快速且功能丰富。DuckDB 可用于处理和分析表格数据集，例如 CSV 或 Parquet 文件。它提供了丰富的 SQL 方言，支持事务、持久性、广泛的 SQL 查询以及 Parquet 和 CSV 文件的直接查询。DuckDB 使用为分析优化的向量化引擎构建，并支持并行查询处理。它旨在易于安装和使用，没有外部依赖项，并支持多种编程语言。

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乎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、在行上搜索和筛选、按聚合分组和连接，Azure Data Explorer 可以有效分析时序数据。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。

DuckDB 用于时序数据

DuckDB 可以有效地用于时序数据。它支持处理和分析表格数据集，其中可以包括存储在 CSV 或 Parquet 文件中的时序数据。凭借其优化的分析引擎和对复杂 SQL 查询的支持，DuckDB 可以高效地执行聚合、连接和其他时序分析操作。但是，重要的是要注意，DuckDB 并非专门为时序数据管理而设计，并且可能没有针对时序分析的专用功能，例如某些专用时序数据库。

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 不强制执行密钥唯一性、主键或外键等约束。相反，必要的关联关系在查询时建立。
• Kusto 查询语言 (KQL)：Azure Data Explorer 使用 KQL，一种强大而富有表现力的查询语言，使用户能够轻松探索和分析其数据。
• 区：在 Azure Data Explorer 中，数据被组织成称为区的单元，区是不可变的、压缩的记录集，可以有效地存储和查询。

DuckDB 关键概念

• 进程内：DuckDB 在进程内运行，这意味着它在与使用它的应用程序相同的进程中运行，而无需单独的服务器。
• OLAP：DuckDB 是一个 OLAP 数据库，这意味着它针对分析查询处理进行了优化。
• 向量化引擎：DuckDB 利用向量化引擎，该引擎对批量数据进行操作，从而提高查询性能。
• 事务：DuckDB 支持事务操作，确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID) 属性。
• SQL 方言：DuckDB 提供丰富的 SQL 方言，具有高级功能，例如任意和嵌套的相关子查询、窗口函数、排序规则以及对数组和结构等复杂类型的支持

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 SQL 查询功能。它是一个基于列式存储的数据库，利用压缩的不可变数据区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。

DuckDB 架构

DuckDB 遵循进程内架构，在与应用程序相同的进程中运行。它是一个面向关系表的数据库管理系统，支持 SQL 查询以生成分析结果。DuckDB 使用 C++11 构建，旨在没有外部依赖项。它可以编译为单个文件，使其易于安装和集成到应用程序中。