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大，劣势最小，是一个重要的决策。下面您将找到 Google BigQuery 和 QuestDB 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 QuestDB 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。这是由于大量数据被写入以及访问该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；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Google BigQuery 与 QuestDB 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中自动分片和复制 |
QuestDB 专为横向扩展而设计，使您能够在多个节点之间分配数据和查询，从而提高性能和可用性。它可以根据您的基础设施需求和偏好部署在本地、云端或作为混合解决方案。 |
| 许可证 | 闭源 |
Apache 2.0 |
| 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、实时分析、金融服务、高频交易 |
| 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 |
高性能，支持横向扩展和多线程 |
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Google BigQuery 概览
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，适用于各种数据分析用例，包括商业智能、日志分析和机器学习。
QuestDB 概览
QuestDB 是一个开源的关系型列式数据库，专为时序和事件数据而设计。它将高性能的摄取能力与 SQL 分析相结合，使其成为管理和分析大量基于时间的数据的强大工具。QuestDB 解决了处理高吞吐量的挑战，并提供了一种通过 SQL 查询分析摄取数据的简单方法。它非常适合用于金融市场数据和应用程序指标等用例。
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 可能会遇到困难
QuestDB 用于时序数据
QuestDB 在管理和分析时序数据方面表现出色。凭借其高性能的摄取能力，它可以处理高数据吞吐量，使其适用于实时数据摄取场景。QuestDB 的时序 SQL 扩展使用户能够执行实时分析，并从其带时间戳的数据中获得有价值的见解。无论是金融市场数据还是应用程序指标，QuestDB 都通过其快速的 SQL 查询和操作简易性简化了摄取和分析时序数据的过程。
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：架构定义了表的结构，包括列名、数据类型和约束。
QuestDB 关键概念
- 时序：QuestDB 专注于时序数据，它表示按时间索引的数据点。它经过优化，可以高效地存储和处理带时间戳的数据。
- 列式：QuestDB 采用列式存储格式，其中数据按列而不是按行组织和存储。这种格式可以实现高效的压缩和更快的查询性能。
- SQL 扩展：QuestDB 使用专门为时序数据量身定制的功能扩展了 SQL 语言。这些扩展有助于实时分析，并允许用户利用熟悉的 SQL 结构来查询基于时间的数据。
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，它可以实现高效的数据压缩和快速查询性能。数据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，无需用户管理基础设施或容量规划。
QuestDB 架构
QuestDB 遵循混合架构，该架构结合了列式数据库和行式数据库的功能。它利用列式存储格式来实现高效的压缩和查询性能，同时保留了使用 SQL 功能处理关系数据的能力。QuestDB 同时支持 SQL 和类似 NoSQL 的功能，为用户在数据建模和查询方法方面提供了灵活性。该数据库由多个组件组成，包括摄取引擎、存储引擎和查询引擎，它们协同工作以确保高性能的数据摄取和检索。
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Google BigQuery 功能
列式存储
BigQuery 的列式存储格式 Capacitor 可以实现高效的数据压缩和快速查询性能，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。
QuestDB 功能
高性能摄取
QuestDB 针对高吞吐量摄取进行了优化，使用户能够以高速高效地摄取大量的时序数据。
快速 SQL 查询
QuestDB 为分析时序数据提供快速 SQL 查询。它使用时序特定功能扩展了 SQL 语言，以协助实时分析。
操作简易性
QuestDB 旨在通过操作简易性提供用户友好的体验。它支持使用流行的协议（如 InfluxDB Line 协议和 PostgreSQL Wire 协议）进行与架构无关的摄取。此外，REST API 可用于批量导入和导出，从而简化数据管理任务。
Google BigQuery 用例
商业智能和报表
BigQuery 广泛用于商业智能和报表，使用户能够分析大量数据并生成见解以指导决策。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（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。
QuestDB 用例
金融市场数据
QuestDB 非常适合管理和分析金融市场数据。其高性能的摄取和快速的 SQL 查询能够实时高效地处理和分析大量的市场数据。
应用程序指标
QuestDB 可用于收集和分析应用程序指标。其处理高数据吞吐量和提供实时分析功能的能力使其适用于监控和分析性能指标、日志和其他应用程序相关数据。
物联网数据分析
QuestDB 的高性能摄取和时序分析功能使其成为分析物联网传感器数据的宝贵工具。
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，长期存储的访问频率较低，可享受折扣价。
- 查询定价：查询成本基于查询期间处理的数据量。用户可以选择按需定价（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度成本）。
QuestDB 定价模型
QuestDB 是一个根据 Apache 2 许可证发布的开源项目。它可以免费使用，无需任何许可费。用户可以在 GitHub 上访问源代码，并在自己的基础设施上部署 QuestDB，而不会产生直接成本。QuestDB 还提供托管云服务。
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