Azure Data Explorer 与 MariaDB

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、日志和时序数据提供了高性能功能。

MariaDB 概述

MariaDB 是一个开源关系型数据库管理系统 (RDBMS)，由 MySQL 的原始开发者在 Michael Widenius 的领导下于 2009 年创建，作为 MySQL 的一个分支。MariaDB 的主要目标是为 MySQL 提供一个开源且社区驱动的替代方案，MySQL 于 2008 年被 Oracle Corporation 收购。MariaDB 与 MySQL 兼容，并具有增强的功能、更好的性能和更高的安全性。它被全球各地的组织广泛使用，并由 MariaDB 基金会支持，该基金会确保其持续的开源发展。

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、行搜索和过滤、分组聚合和连接，Azure Data Explorer 能够高效地分析时序数据。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。

MariaDB 用于时序数据

虽然 MariaDB 不是专门为时序数据设计的，但由于其灵活且可扩展的架构，它可以用于存储、处理和分析时序数据。SQL 支持以及像 ColumnStore 这样针对分析优化的存储引擎使其适用于处理较小数据量的时序数据。

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，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他们的数据。
• 区 (Extents)：在 Azure Data Explorer 中，数据被组织成称为区 (extents) 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。

MariaDB 关键概念

• 存储引擎：MariaDB 支持多种存储引擎，每种引擎都针对特定类型的工作负载或数据存储要求进行了优化。示例包括 InnoDB、MyISAM、Aria 和 ColumnStore。
• Galera 集群：MariaDB 的同步、多主复制解决方案，可实现高可用性、容错和负载均衡。
• MaxScale：MariaDB 的数据库代理，提供查询路由、负载均衡和安全性等高级功能。
• 连接器：MariaDB 提供了各种连接器，允许应用程序使用各种编程语言和 API 与数据库进行交互。

Azure Data Explorer 架构

Azure Data Explorer 构建在云原生、分布式架构之上，该架构支持 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 (extents) 进行高效的存储和检索。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。

MariaDB 架构

MariaDB 是一个关系型数据库，使用 SQL 语言进行查询和数据操作。其架构基于客户端-服务器模型，客户端通过各种连接器和 API 与服务器交互。MariaDB 支持多种存储引擎，允许用户为特定用例选择最合适的引擎。该数据库还提供复制和集群选项，以实现高可用性和负载均衡。