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项重要的决策。下面您将找到 Azure Data Explorer 和 Snowflake 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 Snowflake 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了独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据以及访问该数据的查询模式。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 Snowflake 分解
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
云数据仓库 |
| 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。 |
Snowflake 可以跨多个云提供商部署，包括 AWS、Azure 和 Google Cloud |
| 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 |
大数据分析、数据仓库、数据工程、数据共享、机器学习 |
| 可扩展性 | 高度可扩展，支持水平扩展、分片和分区 |
高度可扩展，具有多集群共享数据架构、自动扩展和性能隔离 |
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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 年发布，并作为 PaaS 产品提供。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。
Snowflake 概览
Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台，成立于 2012 年，并于 2014 年正式发布。它旨在使组织能够高效地存储、处理和分析大量的结构化和半结构化数据。Snowflake 独特的架构将存储、计算和云服务分离，允许用户独立地扩展和优化每个组件。
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、在行上搜索和筛选、分组聚合和联接，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。
Snowflake 用于时序数据
虽然 Snowflake 并非专门为时序数据而设计，但由于其可扩展且灵活的架构，它仍然可以有效地存储、处理和分析此类数据。Snowflake 的列式存储格式，加上其强大的查询引擎和对 SQL 的支持，使其成为时序数据分析的合适选择。
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，必要的关联在查询时建立。
- Kusto 查询语言 (KQL)：Azure Data Explorer 使用 KQL，这是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其数据。
- 区段 (Extents)：在 Azure Data Explorer 中，数据组织成称为区段的单元，区段是不可变的、压缩的记录集，可以高效地存储和查询。
Snowflake 关键概念
- 虚拟仓库：Snowflake 中的一种计算资源，用于处理查询并执行数据加载和卸载。虚拟仓库可以根据需求独立地向上或向下扩展。
- 微分区：Snowflake 中的一种存储单元，其中包含表中数据的子集。微分区经过自动优化，可实现高效查询。
- 时间旅行：Snowflake 中的一项功能，允许用户在特定时间点或特定时间范围内查询历史数据。
- 数据共享：在 Snowflake 账户之间安全共享数据的能力，而无需复制或传输数据。
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。
Snowflake 架构
Snowflake 的架构将存储、计算和云服务分离，允许用户独立地扩展和优化每个组件。该平台使用列式存储格式，并支持 ANSI SQL 用于查询和数据操作。Snowflake 构建在 AWS、Azure 和 GCP 之上，提供完全托管、弹性且安全的数据仓库解决方案。Snowflake 架构的关键组件包括数据库、表、虚拟仓库和微分区。
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Azure Data Explorer 功能
高性能数据摄取
Azure Data Explorer 每个节点每秒可以摄取 200 MB 的数据，提供快速高效的数据摄取功能。
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，允许用户轻松地可视化和分析其数据。
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，使用户能够从其数据中获得更深入的见解。
灵活的架构
与传统的关联数据库不同，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架构更改以及处理半结构化和非结构化数据的能力。
Snowflake 功能
弹性
Snowflake 的架构允许独立扩展存储和计算资源，使用户能够快速适应不断变化的工作负载和需求。
完全托管
Snowflake 是一项完全托管的服务，消除了用户管理基础设施、软件更新或备份的需求。
安全性
Snowflake 提供全面的安全功能，包括静态和传输中加密、多因素身份验证以及细粒度的访问控制。
数据共享
Snowflake 支持在账户之间安全地共享数据，而无需复制或传输数据。
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 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 Data Explorer 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 Data Explorer 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物联网设备生成的大量数据的理想选择。
时序分析
Azure Data Explorer 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。此用例适用于各种行业，包括金融、医疗保健、制造业和能源。组织可以使用 Azure Data Explorer 分析趋势、检测模式并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。
Snowflake 用例
数据仓库
Snowflake 提供可扩展、安全且完全托管的数据仓库解决方案，使其适用于需要存储、处理和分析大量结构化和半结构化数据的组织。
数据湖
Snowflake 可以充当数据湖，用于摄取和存储大量的原始、未处理数据，这些数据可以稍后根据需要进行转换和分析。
数据集成和 ETL
Snowflake 对 SQL 的支持以及各种数据加载和卸载选项使其成为数据集成和 ETL 的理想选择
Azure Data Explorer 定价模型
Azure Data Explorer 的定价模型基于按需付费的方式，客户根据其服务使用量付费。定价由多种因素决定，例如摄取的数据量、存储的数据量以及执行的查询数量。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 还提供预留容量的选项，允许客户以折扣价预留固定期限的资源。
Snowflake 定价模型
Snowflake 提供按需付费的定价模型，存储和计算资源分别收费。存储按每 TB 每月收费，而计算资源则根据使用量收费，以 Snowflake Credits 衡量。Snowflake 提供各种版本，包括 Standard、Enterprise、Business Critical 和 Virtual Private Snowflake，每个版本都有不同的功能和定价选项。用户还可以选择按需或预先购买的折扣 Snowflake Credits。
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