Azure Data Explorer 与 Elasticsearch

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 年发布，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。

Elasticsearch 概述

Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，构建于 Apache Lucene 之上。它于 2010 年首次发布，此后因其可扩展性、近实时搜索能力和易用性而广受欢迎。Elasticsearch 旨在处理各种数据类型，包括结构化、非结构化和基于时间的数据。它通常与 Elastic Stack 中的其他工具结合使用，例如用于数据摄取的 Logstash 和用于数据可视化的 Kibana。

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、搜索和过滤行、分组聚合和联接，Azure Data Explorer 可以有效地分析时序数据。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。

Elasticsearch 用于时序数据

Elasticsearch 可用于时序数据存储和分析，这得益于其分布式架构、近实时搜索能力以及对聚合的支持。但是，它可能不如专用时序数据库那样针对时序数据进行优化。尽管如此，Elasticsearch 仍广泛用于日志和事件数据存储和分析，这些数据可以被视为时序数据。

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。
• Extent：在 Azure Data Explorer 中，数据被组织成称为 extent 的单元，这些单元是不可变的、压缩的记录集，可以有效地存储和查询。

Elasticsearch 关键概念

• 倒排索引：Elasticsearch 使用的数据结构，用于实现快速高效的全文搜索。
• 集群：一组 Elasticsearch 节点，它们协同工作以分配数据和处理任务。
• 分片：Elasticsearch 索引的分区，允许将数据分布在多个节点上，以提高性能和容错能力。

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 SQL 查询功能。它是一个基于列式存储的数据库，利用压缩的、不可变的数据 extent 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。

Elasticsearch 架构

Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 搜索和分析引擎，它使用无模式 JSON 文档数据模型。它构建于 Apache Lucene 之上，并提供用于索引、搜索和分析数据的高级 API。Elasticsearch 的架构旨在实现水平可扩展，数据分布在集群中的多个节点上。数据使用倒排索引进行索引，这使得能够进行快速高效的全文搜索。