Azure 数据资源管理器与 QuestDB 对比

Azure 数据资源管理器概览

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。它由微软在 2018 年宣布，并以 PaaS 产品的形式提供。Azure 数据资源管理器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能力。

QuestDB 概览

QuestDB 是一个开源的关系型列式数据库，专为时间序列和事件数据而设计。它结合了高性能的摄取能力和 SQL 分析，使其成为管理和分析大量基于时间的数据的强大工具。QuestDB 解决了处理高吞吐量的挑战，并提供了一种通过 SQL 查询分析摄取数据的简单方法。它非常适合金融市场数据和应用程序指标等用例。

Azure 数据资源管理器用于时间序列数据

Azure 数据资源管理器非常适合处理时间序列数据。其高性能能力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、行搜索和过滤、按聚合分组和连接，Azure 数据资源管理器能够有效地分析时间序列数据。其可扩展的架构和分布式性质确保它可以有效地处理时间序列数据的速度和容量要求。

QuestDB 用于时间序列数据

QuestDB 在管理和分析时间序列数据方面表现出色。凭借其高性能的摄取能力，它可以处理高数据吞吐量，使其适用于实时数据摄取场景。QuestDB 的时间序列 SQL 扩展使用户能够执行实时分析并从其时间戳数据中获得有价值的见解。无论是金融市场数据还是应用程序指标，QuestDB 都通过其快速的 SQL 查询和操作简易性简化了摄取和分析时间序列数据的过程。

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。与传统的 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。
• 区段：在 Azure 数据资源管理器中，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，可以有效地存储和查询。

QuestDB 关键概念

• 时间序列：QuestDB 专注于时间序列数据，它表示按时间索引的数据点。它经过优化，可以高效地存储和处理带时间戳的数据。
• 列式导向：QuestDB 采用列式导向的存储格式，其中数据按列而不是按行组织和存储。这种格式可以实现高效压缩和更快的查询性能。
• SQL 扩展：QuestDB 使用专门为时间序列数据量身定制的功能扩展了 SQL 语言。这些扩展促进了实时分析，并允许用户利用熟悉的 SQL 结构来查询基于时间的数据。

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 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。

QuestDB 架构

QuestDB 遵循混合架构，该架构结合了列式和行式数据库的特性。它利用列式导向的存储格式来实现高效压缩和查询性能，同时保留了使用 SQL 功能处理关系数据的能力。QuestDB 同时支持 SQL 和类似 NoSQL 的功能，为用户在数据建模和查询方法方面提供了灵活性。该数据库由多个组件组成，包括摄取引擎、存储引擎和查询引擎，它们协同工作以确保高性能的数据摄取和检索。