Azure 数据资源管理器 vs SQL Server

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、日志和时间序列数据提供了高性能功能。

SQL Server 概述

Microsoft SQL Server 是一个由 Microsoft 开发的强大且广泛使用的关系数据库管理系统。最初于 1989 年发布，多年来不断发展，已成为各种规模企业最受欢迎的数据库系统之一。SQL Server 以其强大的性能、安全性和易用性而闻名。它支持多种平台，包括 Windows、Linux 和容器，为不同的部署场景提供了灵活性。

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、行搜索和过滤、分组聚合和连接，Azure 数据资源管理器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。

SQL Server 用于时间序列数据

虽然 Microsoft SQL Server 主要是一个关系数据库，但它确实通过各种特性和优化提供了对时间序列数据的支持。时态表允许跟踪数据随时间的变化，从而提供了一种存储和查询历史数据的有效方法。可以利用索引和分区来优化时间序列数据的存储和检索。然而，对于需要高写入或查询吞吐量的应用程序（特别是对于时间序列数据），SQL Server 可能不是最佳选择，因为专门的时间序列数据库提供了更优化的解决方案以及各种开发者生产力功能，这些功能可以加快大量使用时间序列数据的应用程序的开发时间。

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键唯一性、主键或外键等约束。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。
• 区段 (Extents)：在 Azure 数据资源管理器中，数据被组织成称为区段的单元，这些单元是不可变的、压缩的记录集，可以有效地存储和查询。

SQL Server 关键概念

• T-SQL：Transact-SQL，SQL 的扩展，它将过程式编程元素（如循环、条件语句和错误处理）添加到标准 SQL 语言中。
• SSMS：SQL Server Management Studio，一个用于管理 SQL Server 实例、数据库和对象的集成环境。
• Always On：SQL Server 中一套高可用性和灾难恢复功能，包括 Always On 可用性组和 Always On 故障转移群集实例。

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。

SQL Server 架构

Microsoft SQL Server 是一个关系数据库，它使用 SQL 进行查询和操作数据。它遵循客户端-服务器架构，数据库服务器托管数据并处理来自客户端的请求。SQL Server 通过 Azure SQL 数据库（Microsoft Azure 云中的托管服务产品）支持本地和基于云的部署。SQL Server 的架构包括数据库引擎等组件，数据库引擎处理数据存储和检索，以及用于报告、集成和分析的各种服务。