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确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 Mimir 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 Mimir 在涉及时序数据的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是因为写入的数据量很大以及访问该数据的查询模式。本文并非旨在证明哪个数据库更好；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。
Google BigQuery 与 Mimir 细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
时序数据库 |
| 架构 | BigQuery 是由 Google Cloud Platform 提供的完全托管的无服务器数据仓库。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 |
Grafana Mimir 是一个时序数据库，专为高性能、实时监控和分析而设计。它具有分布式架构，允许跨多个节点进行水平扩展，以处理大量数据和查询。由于它是开源的，因此可以本地部署，也可以作为 Grafana 托管的托管解决方案部署 |
| 许可证 | 闭源 |
APGL 3.0 |
| 用例 | 商业分析、大规模数据处理、数据集成 |
监控、可观测性、物联网 |
| 可扩展性 | 无服务器、PB 级数据仓库，可以处理海量数据，无需提前进行容量规划 |
水平可扩展 |
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Google BigQuery 概述
Google BigQuery 是由 Google Cloud 开发的完全托管的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。
Mimir 概述
Grafana Mimir 是一个开源软件项目，为 Prometheus 提供可扩展的长期存储解决方案。Grafana Mimir 由 Grafana Labs 发起并于 2022 年宣布，旨在成为最可扩展和高性能的指标开源时序数据库。该项目融入了 Grafana Labs 工程师在以大规模运行 Grafana Enterprise Metrics 和 Grafana Cloud Metrics 时获得的知识和经验。
Google BigQuery 用于时序数据
BigQuery 可以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 可能难以胜任
Mimir 用于时序数据
Grafana Mimir 非常适合处理时序数据，使其成为涉及指标存储和分析场景的合适选择。它为 Prometheus（一个流行的开源监控和警报系统）提供长期存储功能。借助 Grafana Mimir，用户可以长期存储和查询时序指标，从而进行历史分析和趋势检测。它对于需要可扩展和高性能的时序数据存储以进行指标监控和可观测性应用尤为有用。
Google BigQuery 关键概念
与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括
- 项目：BigQuery 中的项目表示数据集、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。
Mimir 关键概念
- 指标：在 Grafana Mimir 中，指标表示随时间跟踪的度量或观察结果。它们可以包括各种类型的数据，例如系统指标、应用程序性能指标或传感器数据。
- 长期存储：Grafana Mimir 提供专门为长期保留时序数据而定制的存储解决方案，允许用户长期存储和查询历史指标。
- 微服务：Grafana Mimir 采用基于微服务的架构，其中系统由多个水平可扩展的微服务组成，这些微服务可以独立并行运行。
Google BigQuery 架构
Google BigQuery 的架构构建于 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，该格式可实现高效的数据压缩和快速的查询性能。数据在多个存储节点之间自动分区和分布，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，无需用户管理基础设施或容量规划。
Mimir 架构
Grafana Mimir 采用基于微服务的架构，其中系统包含多个水平可扩展的微服务。这些微服务可以独立并行运行，从而实现工作负载的有效分配和可扩展性。Grafana Mimir 的组件被编译成单个二进制文件，从而提供统一且有凝聚力的系统。该架构旨在实现高可用性和多租户，使多个用户和应用程序能够同时使用数据库。这种分布式架构确保了在处理大规模指标存储和检索场景中的可扩展性和弹性。
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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（如 Cloud Storage、Dataflow 和 Pub/Sub）无缝集成，从而可以轻松地从各种来源摄取、处理和分析数据。
机器学习集成
BigQuery ML 使用户能够直接在 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。
Mimir 功能
可扩展性
Grafana Mimir 旨在水平扩展，使系统能够处理不断增长的数据量和不断增加的工作负载。其水平可扩展的微服务架构允许无缝扩展和改进的性能。
高可用性
Grafana Mimir 通过确保冗余和容错能力来提供高可用性。它允许跨多个节点复制和分发数据，从而确保数据持久性和存储指标的持续可用性。
长期存储
Grafana Mimir 为时序指标的长期存储提供专用解决方案。它提供高效的存储和检索机制，允许用户长期保留和分析历史指标数据。
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洞察力以辅助决策。其快速的查询性能以及与流行的 BI 工具（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 使用户能够直接在 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 快速的查询性能和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（如 Cloud Storage 和 Dataflow）的无缝集成简化了从各种来源摄取和处理数据的过程。
Mimir 用例
指标监控和可观测性
Grafana Mimir 非常适合监控和可观测性用例。它支持时序指标的存储和分析，允许用户实时监控其系统和应用程序的性能、健康状况和行为。
长期指标存储
Grafana Mimir 专注于提供可扩展的长期存储，因此非常适合需要长期保留和分析历史指标数据的应用程序。它允许用户存储和查询 Prometheus 生成的大量时序数据。
趋势和异常检测
通过使用 Mimir 存储长期历史数据，它可以用于检测指标中的趋势，还可以将当前指标与历史数据进行比较，以检测异常值和异常情况
Google BigQuery 定价模型
Google BigQuery 定价基于按需付费模式，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，长期存储对于不经常访问的数据提供折扣价。
- 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（为一定的查询容量提供固定的月费）之间进行选择。
Mimir 定价模型
Grafana Mimir 是一个开源项目，这意味着它可以免费使用，无需任何许可费用。用户可以下载源代码并在自己的基础设施上部署 Grafana Mimir，而不会产生直接成本。但是，重要的是要考虑与托管和维护数据库基础设施相关的运营成本。
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