在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，为您的特定用例和数据模型决定哪个数据库具有最多的优势和最少的缺点是一个重要的决定。下面您将找到 Azure 数据资源管理器和 Rockset 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 数据资源管理器和 Rockset 在涉及 时序数据 的工作负载中的性能，而不是针对所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据和访问该数据的查询模式造成的。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Azure 数据资源管理器 vs Rockset 分解
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
实时数据库 |
| 架构 | ADX 可以作为托管服务部署在 Azure 云中，并且可以轻松地与其他 Azure 服务和工具集成，以实现无缝数据处理和分析。 |
Rockset 是一个为现代云应用程序构建的实时分析数据库，旨在使开发人员能够创建实时的、事件驱动的应用程序，并在结构化、半结构化和非结构化数据上以低延迟运行复杂查询。Rockset 使用云原生、分布式架构，将存储和计算分离，从而实现水平可扩展性和高效的资源利用率。数据由分布式、自动扩展的查询处理节点集自动索引和提供服务。 |
| 许可证 | 闭源 |
闭源 |
| 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 |
实时分析、事件驱动的应用程序、搜索和聚合、个性化用户体验、物联网数据分析 |
| 可扩展性 | 高度可扩展，支持水平扩展、分片和分区 |
水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
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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了高性能功能。
Rockset 概述
Rockset 是一个实时索引数据库，专为快速高效地查询结构化和半结构化数据而设计。Rockset 由前 Facebook 工程师于 2016 年创立，旨在提供一种无服务器搜索和分析解决方案，使用户能够构建强大的应用程序和数据驱动的产品，而无需传统数据库管理的复杂性。
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、分组聚合和连接，Azure 数据资源管理器能够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。
Rockset 用于时序数据
Rockset 的实时索引和低延迟查询功能使其成为时序数据分析的绝佳选择。其无模式摄取和对复杂数据类型的支持使得可以轻松处理时序数据，而其融合索引确保了对历史数据和实时数据的高效查询。Rockset 特别适用于需要实时分析的应用程序，例如物联网监控和异常检测。
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他们的数据。
- 扩展：在 Azure 数据资源管理器中，数据被组织成称为扩展的单元，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。
Rockset 关键概念
- 融合索引：Rockset 使用一种独特的索引方法，该方法结合了倒排索引和列式索引，从而使数据库能够针对搜索和分析用例进行优化。
- 无模式摄取：Rockset 在摄取时自动推断模式，从而可以轻松处理 JSON 等半结构化数据格式。
- 虚拟实例：Rockset 使用虚拟实例的概念为不同的工作负载提供隔离和资源分配，从而确保可预测的性能。
Azure 数据资源管理器架构
Azure 数据资源管理器构建于云原生、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、不可变的数据扩展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。
Rockset 架构
Rockset 使用云原生、无服务器架构，该架构构建于分布式、共享无系统之上。它是一个 NoSQL 数据库，与传统的 RDBMS 相比，它具有更高的灵活性和可扩展性。Rockset 架构的核心组件包括摄取服务、存储服务和查询服务。摄取服务负责从各种来源摄取数据，而存储服务维护融合索引。查询服务处理查询并提供 API，供开发人员与数据库交互。
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Azure 数据资源管理器功能
高性能数据摄取
Azure 数据资源管理器可以每个节点每秒 200 MB 的速率摄取数据，提供快速高效的数据摄取功能。
数据可视化
Azure 数据资源管理器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，例如时序分析、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。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。
Rockset 功能
无服务器扩展
Rockset 根据工作负载自动扩展资源，这意味着用户无需管理任何基础设施或容量规划。### 全文搜索 Rockset 的融合索引支持全文搜索，使其成为需要高级搜索功能的应用程序的理想选择。### 与 BI 工具集成 Rockset 提供与流行的商业智能 (BI) 工具（如 Tableau、Looker 和 Redash）的本地集成，使用户无需任何额外设置即可可视化和分析他们的数据。
Azure 数据资源管理器用例
日志分析
Azure 数据资源管理器通常用于日志分析，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 数据资源管理器来监控应用程序性能、排除问题、检测异常以及深入了解用户行为。近乎实时地分析日志数据的能力使组织能够主动解决问题并提高运营效率。
遥测分析
Azure 数据资源管理器非常适合遥测分析，它可以处理和分析物联网设备、传感器和应用程序生成的数据。组织可以使用 Azure 数据资源管理器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非常适合处理物联网设备生成的大量数据。
时序分析
Azure 数据资源管理器用于时序分析，它可以摄取和分析随时间收集的时间戳数据点。此用例适用于包括金融、医疗保健、制造和能源在内的各个行业。组织可以使用 Azure 数据资源管理器来分析趋势、检测模式以及根据历史时序数据预测未来事件。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序数据中获得有价值的见解。
Rockset 用例
实时分析
Rockset 的低延迟查询和实时摄取功能使其非常适合为物联网监控、社交媒体分析和日志分析等应用程序构建实时分析仪表板。
全文搜索
凭借其融合索引和对高级搜索功能的支持，Rockset 是构建全文搜索应用程序（例如产品目录或文档搜索系统）的绝佳选择。
机器学习
Rockset 实时摄取和查询大规模半结构化数据的能力使其成为机器学习应用程序的合适选择。
Azure 数据资源管理器定价模型
Azure 数据资源管理器的定价模型基于按需付费方式，客户根据他们对服务的使用情况付费。定价取决于数据摄取量、数据存储量以及执行的查询数等因素。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 数据资源管理器还提供预留容量选项，使客户可以以折扣价预留固定期限的资源。
Rockset 定价模型
Rockset 提供基于使用量的定价模型，该模型根据数据摄取量、虚拟实例数量和执行的查询量向客户收费。定价模型旨在透明且灵活，使用户只需为他们消耗的资源付费。Rockset 还提供了一个免费层，其中包含有限的资源，供开发人员探索该平台。用户可以在按需实例和预留实例之间进行选择，具体取决于他们的需求。
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