Azure 数据资源管理器与 MongoDB

Azure 数据资源管理器概述

Azure 数据资源管理器是一个基于云的、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 数据资源管理器为摄取和查询遥测数据、日志和时序数据提供高性能功能。

MongoDB 概述

MongoDB 是一个流行的开源 NoSQL 数据库，于 2009 年推出。MongoDB 旨在处理大量非结构化和半结构化数据，提供灵活的、无模式的数据模型、水平可扩展性和高性能。其易用性、基于 JSON 的文档存储以及对各种编程语言的支持使其在各个行业和应用中得到广泛采用。

Azure 数据资源管理器用于时序数据

Azure 数据资源管理器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、按组聚合和联接，Azure 数据资源管理器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。

MongoDB 用于时序数据

虽然 MongoDB 是一个通用的 NoSQL 数据库，但它可以用于存储和处理时序数据。MongoDB 灵活的数据模型允许轻松适应时序数据不断变化的结构，例如添加新指标或修改现有指标。MongoDB 提供对生存时间 (TTL) 索引的内置支持，这些索引会在指定时间段后自动过期旧数据，使其适用于管理存储容量有限的大量时序数据。MongoDB 最近还为时序用例添加了自定义列式存储引擎和时序集合，旨在提高数据压缩和查询性能方面相对于默认 MongoDB 存储引擎的性能。

Azure 数据资源管理器关键概念

• 关系数据模型：Azure 数据资源管理器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 RDBMS 不同，Azure 数据资源管理器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 数据资源管理器使用 KQL，一种强大且富有表现力的查询语言，使用户能够轻松地浏览和分析他们的数据。
• 区：在 Azure 数据资源管理器中，数据被组织成称为区的单元，这些区是不可变的、压缩的记录集，可以有效地存储和查询。

MongoDB 关键概念

MongoDB 特有的一些关键术语和概念包括

• 数据库：MongoDB 数据库是集合的容器，集合是相关文档的组。
• 集合：MongoDB 中的集合类似于关系数据库中的表，包含一组文档。
• 文档：MongoDB 中的文档是单个记录，以类似 JSON 的格式 BSON（二进制 JSON）存储。集合中的文档可以具有不同的结构。
• 字段：字段是文档中的键值对，类似于关系数据库中的属性或列。
• 索引：MongoDB 中的索引是一种数据结构，可提高集合中特定字段的查询性能。

Azure 数据资源管理器架构

Azure 数据资源管理器构建在云原生、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、不可变的数据区进行高效的存储和检索。Azure 数据资源管理器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。

MongoDB 架构

MongoDB 的架构围绕其灵活的、基于文档的数据模型构建。作为 NoSQL 数据库，MongoDB 支持无模式结构，这允许存储和查询各种数据类型，例如嵌套数组和文档。MongoDB 可以部署为独立服务器、副本集或分片集群。副本集通过自动故障转移和数据冗余提供高可用性，而分片集群通过根据分片键将数据分布在多台服务器上来实现水平扩展和负载均衡。