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、缺点最少是一项重要的决策。下面您将找到 Google BigQuery 和 Datadog 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 Google BigQuery 和 Datadog 在涉及 时序数据 的工作负载方面的性能，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。这是由于大量数据被写入以及访问这些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。
Google BigQuery 与 Datadog 细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
云可观测性平台 |
| 架构 | BigQuery 是 Google Cloud Platform 提供的完全托管、无服务器的数据仓库。它专为高性能分析而设计，并利用 Google 的基础设施进行数据处理。BigQuery 使用列式存储格式进行快速查询，并支持标准 SQL。数据在 Google Cloud 区域内的多个可用区之间自动分片和复制 |
基于云的 SaaS 平台 |
| 许可证 | 闭源 |
闭源 |
| 用例 | 业务分析、大规模数据处理、数据集成 |
基础设施监控、应用程序性能监控、日志管理 |
| 可扩展性 | 无服务器、PB 级数据仓库，可以处理海量数据，无需预先进行容量规划 |
水平可扩展，内置对多云和全球部署的支持。 |
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Google BigQuery 概览
Google BigQuery 是 Google Cloud 开发的完全托管、无服务器数据仓库和分析平台。BigQuery 于 2011 年推出，旨在处理大规模数据处理和查询，使用户能够实时分析海量数据集。BigQuery 专注于性能、可扩展性和易用性，适用于广泛的数据分析用例，包括商业智能、日志分析和机器学习。
Datadog 概览
Datadog 是一个监控和分析平台，它集成了基础设施监控、应用程序性能监控 (APM) 和日志管理，并将其自动化，从而为组织整个技术堆栈提供统一的实时可观测性。Datadog 成立于 2010 年，已迅速成为云规模监控的首选解决方案，提供基于 SaaS 的功能，使企业能够提高敏捷性、提高效率，并为动态、大规模基础设施提供端到端的可视性。
Google BigQuery 用于时序数据
BigQuery 可用于存储和分析时序数据，尽管它更侧重于传统的数据仓库用例。对于需要低延迟响应时间的用例，BigQuery 可能难以应对
Datadog 用于时序数据
Datadog 通过其基于指标的架构，在处理时序数据方面表现出色。它针对随时间推移收集和分析数据点进行了优化，例如 CPU 使用率、内存消耗或请求延迟。虽然 Datadog 不是专门的时序数据库，但它集成了长期数据保留、聚合和可视化等功能，使其非常适合监控随时间变化的指标。但是，与 InfluxDB 等专门的时序数据库相比，它可能不是大规模实时分析的理想选择。
Google BigQuery 关键概念
与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括
- 项目：BigQuery 中的项目代表数据集、表和视图等资源的顶层容器。
- 数据集：数据集是 BigQuery 中表、视图和其他数据资源的容器。
- 表：表是 BigQuery 中的主要数据存储结构，由行和列组成。
- 架构：架构定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。
Datadog 关键概念
- Datadog Agent：Datadog Agent 是安装在您的服务器、容器或端点上的轻量级软件，用于收集和报告指标、日志和跟踪。它充当您的系统和 Datadog 平台之间的主要桥梁。
- 仪表板：Datadog 中的仪表板提供了一个可自定义的界面，用于可视化指标、日志和跟踪。它们支持各种小部件，包括时序图、仪表和热图，以有意义的方式呈现数据。
- 集成：Datadog 支持 600 多种集成，用于连接各种技术，例如数据库、云提供商和容器编排器。每个集成都会收集相关的指标、日志和事件，并且可能需要通过 Agent 进行特定配置。
- 事件：事件是通过 Agent、集成或自定义应用程序流式传输到 Datadog 的数据。它们被流式传输到 Datadog，可用于过滤和关联应用程序中正在发生的事情
- 标签：标签是分配给指标、日志和跟踪的元数据，用于对数据进行分组、过滤和搜索。有效使用标签（例如环境、区域或服务）对于高效组织和分析数据至关重要。
Google BigQuery 架构
Google BigQuery 的架构构建在 Google 的分布式基础设施之上，专为高性能和可扩展性而设计。BigQuery 的核心使用名为 Capacitor 的列式存储格式，该格式能够实现高效的数据压缩和快速的查询性能。数据会自动分区并分布在多个存储节点上，从而提供高可用性和容错能力。BigQuery 的无服务器架构自动为查询和数据存储分配资源，从而无需用户管理基础设施或容量规划。
Datadog 架构
Datadog 采用 SaaS（软件即服务）模型，具有高度分布式、基于云的架构。它使用 Agent 从各种来源收集数据，然后这些数据在 Datadog 的云中进行处理和存储。该平台支持结构化和非结构化数据，其后端利用现代分布式系统原则来确保可扩展性和可靠性。关键组件包括数据摄取管道、指标存储、日志处理系统和查询引擎。
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Google BigQuery 功能
列式存储
BigQuery 的列式存储格式 Capacitor 实现了高效的数据压缩和快速的查询性能，使其适用于大规模数据分析。
与 Google Cloud 集成
BigQuery 与其他 Google Cloud 服务（例如 Cloud Storage、Dataflow 和 Pub/Sub）无缝集成，从而可以轻松地从各种来源提取、处理和分析数据。
机器学习集成
BigQuery ML 使用户可以直接在 BigQuery 中创建和部署机器学习模型，从而简化了构建和部署机器学习应用程序的过程。
Datadog 功能
实时仪表板
Datadog 提供可自定义的实时仪表板，使用户能够在一个位置监控各种指标、跟踪和日志。这种集中视图有助于快速检测和解决问题。这些仪表板是交互式的，可以深入查看细粒度细节，从而有助于精确的故障排除和根本原因分析。
自动警报
Datadog 中的自动警报可以实时通知团队任何问题或异常情况。可以对这些警报进行微调，以避免噪音和误报，确保只有可操作的见解才能引起注意。它们还可以与 Slack 或 PagerDuty 等第三方通信工具集成，以实现无缝事件响应。
综合监控
Datadog 的综合监控允许用户模拟用户事务并监控应用程序的正常运行时间、延迟和功能。此功能确保关键端点保持可用且性能良好。
Google BigQuery 用例
商业智能和报告
BigQuery 广泛用于商业智能和报告，使用户能够分析大量数据并生成见解，为决策提供依据。其快速的查询性能以及与流行的 BI 工具（例如 Google Data Studio 和 Tableau）的无缝集成使其成为此用例的理想解决方案。
机器学习和预测分析
BigQuery ML 使用户可以直接在 BigQuery 中创建和部署机器学习模型，从而简化了构建和部署机器学习应用程序的过程。BigQuery 的快速查询性能以及对大规模数据处理的支持使其适用于预测分析用例。
数据仓库和 ETL
BigQuery 的分布式架构和列式存储格式使其成为数据仓库和 ETL（提取、转换、加载）工作流的绝佳选择。它与其他 Google Cloud 服务（例如 Cloud Storage 和 Dataflow）的无缝集成简化了从各种来源提取和处理数据的过程。
Datadog 用例
基础设施监控
Datadog 的主要用例之一是实时基础设施监控。企业可以将服务器、容器、数据库等都集中在一个位置进行监控。全面的覆盖范围有助于团队快速识别性能瓶颈或可用性问题，从而最大限度地减少停机时间并提高系统可靠性。
应用程序性能监控
Datadog 的 APM 功能使组织能够跟踪请求在应用程序的各种服务和组件之间传输的过程。这对于微服务架构至关重要，在微服务架构中，理解服务之间的交互可能很复杂。它有助于识别可能影响应用程序整体性能的慢速服务。
安全监控
Datadog 通过从各种来源收集日志和指标来协助组织监控与安全相关的事件。它有助于检测异常活动、未经授权的访问和潜在威胁。通过关联堆栈中的数据，安全团队可以更有效地调查事件。Datadog 的合规性监控功能支持遵守 PCI DSS、HIPAA 和 GDPR 等标准。
Google BigQuery 定价模型
Google BigQuery 定价基于即用即付模式，费用由数据存储、查询和流式传输决定。BigQuery 定价主要有两个组成部分
- 存储定价：存储成本基于 BigQuery 中存储的数据量。用户需要为活动存储和长期存储付费，对于不经常访问的数据，长期存储以折扣价提供。
- 查询定价：查询成本基于查询期间处理的数据量。用户可以在按需定价（按每次查询处理的数据付费）或固定费率定价之间进行选择，固定费率定价为一定数量的查询容量提供固定的月度成本。
Datadog 定价模型
Datadog 使用模块化、基于使用量的定价模型，客户根据他们使用的特定产品和数据量付费。定价通常在不同的产品（如基础设施监控、APM、日志等）之间划分。每个产品都有自己的定价结构，通常基于主机数、实例数或摄取的数据量。Datadog 提供具有有限功能和数据上限的免费层，以及提供高级功能和更高限制的 Pro 和 Enterprise 层。
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