在构建任何软件应用程序时，选择正确的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，针对您的特定用例和数据模型，决定哪个数据库的优势最大、劣势最小是一个重要的决定。下面您将找到 Azure Data Explorer 和 MySQL 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Azure Data Explorer 和 MySQL 在涉及时间序列数据的工作负载中的性能，而不是针对所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是因为要写入大量数据以及访问这些数据的查询模式。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Azure Data Explorer 与 MySQL 对比分析
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
关系数据库 |
| 架构 | ADX 可以作为托管服务部署在 Azure 云中，并且可以轻松与其他 Azure 服务和工具集成，以实现无缝数据处理和分析。 |
MySQL 使用客户端-服务器模型，采用多层服务器设计。它支持 SQL 查询语言，并为不同的用例提供各种存储引擎，例如 InnoDB 和 MyISAM。MySQL 可以部署在本地、云端或作为托管服务。 |
| 许可证 | 闭源 |
GNU 通用公共许可证 v2（适用于开源社区版） |
| 用例 | 日志和遥测数据分析、实时分析、安全和合规性分析、物联网数据处理 |
Web 应用程序、电子商务、数据仓库、内容管理系统、业务应用程序 |
| 可扩展性 | 高度可扩展，支持水平扩展、分片和分区 |
支持通过向单个节点添加更多资源进行垂直扩展；水平扩展可以通过复制、分片和第三方工具实现 |
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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，并以 PaaS 产品的形式提供。Azure Data Explorer 为摄取和查询遥测数据、日志和时间序列数据提供了高性能功能。
MySQL 概览
MySQL 是一个开源关系数据库管理系统，于 1995 年首次发布。由于其易用性、可靠性和性能，它是全球最受欢迎的数据库之一。MySQL 广泛用于 Web 应用程序、在线事务处理和数据仓库。Oracle Corporation 于 2010 年收购了 MySQL，但它仍然是开源软件，拥有活跃的贡献者社区。
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、在行上搜索和筛选、分组聚合和连接，Azure Data Explorer 能够高效分析时间序列数据。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。
MySQL 用于时间序列数据
MySQL 可以用于存储和分析时间序列数据，但其效率不如专用时间序列数据库。MySQL 的灵活性和对各种索引技术的支持使其成为中小型时间序列数据集的合适选择。对于大规模时间序列数据工作负载，具有高写入吞吐量或需要低延迟查询的用例，除非经过高度定制，否则 MySQL 将会显得吃力。
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 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，使用户能够轻松探索和分析他们的数据。
- 区段：在 Azure Data Explorer 中，数据被组织成称为区段的单元，这些区段是不可变的、压缩的记录集，可以高效地存储和查询。
MySQL 关键概念
- 表：相关数据的集合，以行和列的形式组织，这是在 MySQL 中存储数据的主要结构。
- 主键：表中每一行的唯一标识符，用于强制数据完整性和实现高效查询。
- 外键：表中的一列或一组列，它引用另一个表中的主键，用于建立表之间的关系。
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、不可变的数据区段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。
MySQL 架构
MySQL 是一个关系数据库管理系统，它使用 SQL 来定义和操作数据。它遵循客户端-服务器模型，其中 MySQL 服务器接受来自多个客户端的连接并处理它们的查询。MySQL 的架构包括一个存储引擎框架，允许用户从不同的存储引擎（例如 InnoDB、MyISAM 或 Memory）中进行选择，以针对特定用例优化数据库。
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Azure Data Explorer 功能
高性能数据摄取
Azure Data Explorer 可以以每个节点每秒 200 MB 的速率摄取数据，提供快速高效的数据摄取能力。
数据可视化
Azure Data Explorer 与流行的数据可视化工具（如 Power BI、Grafana 和 Jupyter Notebooks）无缝集成，使用户可以轻松地可视化和分析他们的数据。
高级分析
Kusto 查询语言 (KQL) 支持高级分析功能，例如时间序列分析、模式识别和异常检测，使用户能够从他们的数据中获得更深入的见解。
灵活的模式
与传统关系数据库不同，Azure Data Explorer 不强制执行诸如键唯一性、主键或外键之类的约束。这种灵活性允许动态模式更改以及处理半结构化和非结构化数据的能力。
MySQL 功能
ACID 合规性
MySQL 支持事务并遵守 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性，确保数据完整性和一致性。
可扩展性
MySQL 可以根据存储引擎和配置进行垂直和水平扩展。
复制和高可用性
MySQL 支持各种复制技术，包括主从复制和主主复制，以提供高可用性和容错能力。
Azure Data Explorer 用例
日志分析
Azure Data Explorer 通常用于日志分析，它可以摄取、存储和分析应用程序、服务器和基础设施生成的大量日志数据。组织可以使用 Azure Data Explorer 来监控应用程序性能、解决问题、检测异常并深入了解用户行为。近乎实时地分析日志数据的能力实现了主动的问题解决和提高的运营效率。
遥测分析
Azure Data Explorer 非常适合遥测分析，它可以处理和分析 IoT 设备、传感器和应用程序生成的数据。组织可以使用 Azure Data Explorer 来监控设备健康状况、优化资源利用率以及检测遥测数据中的异常。该平台的可扩展性和高性能功能使其成为处理 IoT 设备生成的大量数据的理想选择。
时间序列分析
Azure Data Explorer 用于时间序列分析，它可以摄取和分析随时间收集的时间戳数据点。此用例适用于各个行业，包括金融、医疗保健、制造和能源。组织可以使用 Azure Data Explorer 来分析趋势、检测模式并根据历史时间序列数据预测未来事件。该平台的高级查询运算符和实时分析功能使组织能够从时间序列数据中获得有价值的见解。
MySQL 用例
Web 应用程序
由于其灵活性、易用性和性能，MySQL 是为 Web 应用程序、内容管理系统和电子商务平台提供支持的流行选择。
在线事务处理 (OLTP)
MySQL 适用于需要高并发性、快速响应时间和事务支持的 OLTP 系统。
数据仓库
虽然 MySQL 不是专门为数据仓库设计的，但它可以用于中小型数据仓库，利用其对索引、分区和其他优化技术的支持。
Azure Data Explorer 定价模型
Azure Data Explorer 的定价模型基于按需付费的方式，客户根据他们对服务的使用情况付费。定价取决于诸如摄取的数据量、存储的数据量以及执行的查询数量等因素。此外，客户可以在提供不同性能和功能级别的不同定价层之间进行选择。Azure Data Explorer 还提供预留容量选项，允许客户以折扣价预留固定期限的资源。
MySQL 定价模型
MySQL 提供多个版本，具有不同的功能集和定价模型。MySQL 社区版是开源且免费使用的，而 MySQL 企业版包含其他功能，例如高级安全性、监控和管理工具，并且需要订阅。企业版的定价取决于服务器实例的数量和所需的支持级别。
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