Azure Data Explorer 和 AWS DynamoDB

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 于 2018 年宣布，并以 PaaS 产品形式提供。Azure Data Explorer 为摄取和查询遥测数据、日志和时间序列数据提供高性能功能。

AWS DynamoDB 概述

Amazon DynamoDB 是由 AWS 提供的托管 NoSQL 数据库服务。它于 2012 年首次推出，旨在提供低延迟、高吞吐量的性能。DynamoDB 基于 Amazon 工程师于 2007 年发布的 Dynamo 论文的原理构建，旨在提供高度可用、可扩展且分布式的键值存储。

Azure Data Explorer 用于时间序列数据

Azure Data Explorer 非常适合处理时间序列数据。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间序列数据。凭借其高级查询运算符，例如计算列、在行上搜索和过滤、分组聚合和连接，Azure Data Explorer 能够高效地分析时间序列数据。其可扩展的架构和分布式特性确保它可以有效地处理时间序列数据的速度和容量要求。

AWS DynamoDB 用于时间序列数据

DynamoDB 可以与时间序列数据一起使用，尽管与专门的时间序列数据库相比，它可能不是最优化的解决方案。要在 DynamoDB 中存储时间序列数据，您可以使用复合主键，其中分区键用于实体标识符，排序键用于时间戳。这使您可以有效地查询特定实体和时间范围内的数据。但是，DynamoDB 在处理时间序列数据时的主要弱点是它缺乏对数据聚合和降采样的内置支持，而这些是时间序列分析的常见要求。您可能需要在应用程序中执行这些操作，或使用 AWS Lambda 等其他服务来处理数据。

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，必要的关联关系在查询时建立。
• Kusto 查询语言 (KQL)：Azure Data Explorer 使用 KQL，这是一种强大而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。
• 区块 (Extents)：在 Azure Data Explorer 中，数据被组织成称为区块的单元，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。

AWS DynamoDB 关键概念

DynamoDB 特有的一些关键术语和概念包括

• 表 (Tables)：在 DynamoDB 中，数据存储在表中，表是项的容器。每个表都有一个主键，用于唯一标识表中的每个项。
• 项 (Items)：项是 DynamoDB 表中的单个记录，它们由一个或多个属性组成。
• 属性 (Attributes)：属性是构成表中项的键值对。DynamoDB 支持属性的标量、文档和集合数据类型。
• 主键 (Primary Key)：主键唯一标识表中的每个项，它可以是单属性分区键或复合分区-排序键。

Azure Data Explorer 架构

Azure Data Explorer 构建在云原生、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、不可变的数据区块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，而数据管理组件处理数据摄取和组织。查询处理负责执行查询并将结果返回给用户。

AWS DynamoDB 架构

DynamoDB 是一个 NoSQL 数据库，它使用键值存储和文档数据模型。它旨在通过在多台服务器之间自动分区数据并使用复制来确保容错能力，从而提供高可用性、持久性和可扩展性。DynamoDB 的一些主要组件包括

• 分区 (Partitioning)：DynamoDB 根据分区键自动分区数据，这确保数据均匀分布在多个存储节点上。
• 复制 (Replication)：DynamoDB 在 AWS 区域内的多个可用区之间复制数据，从而提供高可用性和持久性。
• 一致性 (Consistency)：DynamoDB 提供两种一致性模型：最终一致性和强一致性，允许您为应用程序选择适当的一致性级别。