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，针对您的特定用例和数据模型，决定哪个数据库的优势最多、劣势最少，是一项重要的决策。下面，您将找到 Azure Data Explorer 和 StarRocks 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 StarRocks 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。这是因为数据写入量大以及访问数据的查询模式。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 StarRocks 细分
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
数据仓库 |
| 架构 | ADX 可以作为托管服务部署在 Azure 云中，并且易于与其他 Azure 服务和工具集成，以实现无缝数据处理和分析。 |
StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和要求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
| 许可证 | 闭源 |
Apache 2.0 |
| 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 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 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，支持分布式存储和查询处理 |
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Azure Data Explorer 概述
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。
StarRocks 概述
StarRocks 是一个开源高性能分析型数据仓库，支持实时、多维和高并发数据分析。它具有 MPP（大规模并行处理）架构，并配备了完全矢量化的执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
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、按聚合分组和连接，Azure Data Explorer 可以高效分析时序数据。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。
StarRocks 用于时序数据
StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载，但也可以用于时序数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
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 Data Explorer 使用 KQL，这是一种强大且富有表现力的查询语言，使用户可以轻松浏览和分析其数据。
- 区段：在 Azure Data Explorer 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，可以高效地存储和查询。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构：StarRocks 采用 MPP 架构，该架构支持并行处理和分布式查询执行，从而实现高性能和可扩展性。
- 矢量化执行引擎：StarRocks 采用完全矢量化的执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据）指令批量处理数据，从而优化查询性能。
- 列式存储引擎：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，这通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (CBO)：StarRocks 包含一个完全自定义的基于成本的优化器，该优化器评估不同的查询执行计划，并根据估计成本选择最有效的计划。
- 物化视图：StarRocks 支持智能物化视图，这些视图是数据的预计算摘要，可通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。
Azure Data Explorer 架构
Azure Data Explorer 构建于云原生分布式架构之上，该架构支持 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。
StarRocks 架构
StarRock 的架构包括完全矢量化的执行引擎和列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还集成了基于成本的优化器和物化视图等功能，以优化查询性能。StarRocks 支持从各种来源实时和批量数据摄取，并支持直接分析存储在数据湖中的数据，而无需数据迁移
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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
与传统的关系数据库不同，Azure Data Explorer 不强制执行键唯一性、主键或外键等约束。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。
StarRocks 功能
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户可以从不同的维度和角度探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高并发级别，允许多个用户同时执行查询。
物化视图
StarRocks 支持物化视图，该视图提供数据的预计算摘要，以获得更快的查询性能。
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、排除问题、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 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 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。此用例适用于各个行业，包括金融、医疗保健、制造业和能源。组织可以使用 Azure Data Explorer 来分析趋势、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。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要分析到达的数据，从而使他们能够做出及时且数据驱动的决策。
即席查询
凭借其高性能和高并发数据分析功能，StarRocks 非常适合即席查询，允许用户交互式地探索和分析数据。
数据湖分析
StarRocks 支持直接从数据湖分析数据，而无需数据迁移。这使其成为利用数据湖进行存储和分析的组织的宝贵工具。
Azure Data Explorer 定价模型
Azure Data Explorer 的定价模型基于按需付费模式，客户根据其服务使用情况付费。定价取决于多种因素，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 还提供了预留容量的选项，客户可以通过该选项以折扣价预留固定期限的资源。
StarRocks 定价模型
StarRocks 可以使用开源项目部署在您自己的硬件上。还有许多商业供应商提供托管服务来在云中运行 StarRocks。
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