在构建任何软件应用程序时，选择正确的数据库至关重要。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种数据库具有最大的优势和最小的缺点是一项重要的决定。下面您将找到 Google BigQuery 和 Rockset 的关键概念、架构、功能、使用场景和定价模型的概述，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 Rockset 在涉及时间序列数据的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据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 Rockset 对比细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
实时数据库 |
| 架构 | BigQuery 是 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。 |
Rockset 是一个为现代云应用程序构建的实时分析数据库，旨在使开发人员能够创建实时的、事件驱动的应用程序，并在结构化、半结构化和非结构化数据上以低延迟运行复杂查询。Rockset 使用云原生的分布式架构，将存储和计算分离，从而实现水平可扩展性和高效的资源利用率。数据由分布式的、自动扩展的查询处理节点集自动索引和服务。 |
| 许可 | 闭源 |
闭源 |
| 使用场景 | 商业分析、大规模数据处理、数据集成 |
实时分析、事件驱动的应用程序、搜索和聚合、个性化用户体验、物联网数据分析 |
| 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 |
通过分布式存储和计算实现水平扩展 |
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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。
Rockset 概述
Rockset 是一个实时索引数据库，专为快速高效地查询结构化和半结构化数据而设计。Rockset 由前 Facebook 工程师于 2016 年创立，旨在提供一种无服务器搜索和分析解决方案，使用户能够构建强大的应用程序和数据驱动的产品，而无需传统数据库管理的复杂性。
Google BigQuery 用于时间序列数据
BigQuery 可以用于存储和分析时间序列数据，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 可能表现不佳。
Rockset 用于时间序列数据
Rockset 的实时索引和低延迟查询功能使其成为时间序列数据分析的绝佳选择。它的无模式摄取和对复杂数据类型的支持使得处理时间序列数据毫不费力，而它的 Converged Index 确保了对历史和实时数据的高效查询。Rockset 特别适用于需要实时分析的应用程序，例如物联网监控和异常检测。
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。
- 模式：模式定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。
Rockset 关键概念
- Converged Index：Rockset 使用一种独特的索引方法，该方法结合了倒排索引和列式索引，使数据库能够针对搜索和分析用例进行优化。
- 无模式摄取：Rockset 在摄取时自动推断模式，从而可以轻松处理 JSON 等半结构化数据格式。
- 虚拟实例：Rockset 使用虚拟实例的概念为不同的工作负载提供隔离和资源分配，从而确保可预测的性能。
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 的核心是使用名为 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 的无服务器架构会自动为查询和数据存储分配资源，从而消除了用户管理基础设施或容量规划的需求。
Rockset 架构
Rockset 使用云原生的无服务器架构，该架构构建在分布式的、共享无系统的系统之上。它是一个 NoSQL 数据库，与传统的 relational 数据库相比，具有更高的灵活性和可扩展性。Rockset 架构的核心组件包括 Ingestion Service（摄取服务）、Storage Service（存储服务）和 Query Service（查询服务）。Ingestion Service 负责从各种来源摄取数据，而 Storage Service 维护 Converged Index。Query Service 处理查询并为开发人员提供与数据库交互的 API。
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Google BigQuery 功能
列式存储
BigQuery 的列式存储格式 Capacitor 可实现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。
Rockset 功能
无服务器扩展
Rockset 会根据工作负载自动扩展资源，这意味着用户无需管理任何基础设施或容量规划。### 全文搜索 Rockset 的 Converged Index 支持全文搜索，使其成为需要高级搜索功能的应用程序的理想选择。### 与 BI 工具集成 Rockset 提供了与流行的商业智能 (BI) 工具（如 Tableau、Looker 和 Redash）的本机集成，使用户无需任何额外设置即可可视化和分析其数据。
Google BigQuery 使用场景
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 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）工作流程的绝佳选择。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。
Rockset 使用场景
实时分析
Rockset 的低延迟查询和实时摄取功能使其成为构建实时分析仪表板的理想选择，适用于物联网监控、社交媒体分析和日志分析等应用程序。
全文搜索
凭借其 Converged Index 和对高级搜索功能的支持，Rockset 是构建全文搜索应用程序（如产品目录或文档搜索系统）的绝佳选择。
机器学习
Rockset 实时摄取和查询大规模半结构化数据的能力使其成为机器学习应用程序的合适选择。
Google BigQuery 定价模型
Google BigQuery 定价基于按需付费模式，成本由数据存储、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。用户可以选择按需定价（按每个查询处理的数据付费）或固定费率定价（为一定量的查询容量提供固定的每月费用）。
Rockset 定价模型
Rockset 提供基于使用量的定价模型，该模型根据客户摄取的数据量、虚拟实例的数量以及执行的查询量收费。定价模型旨在透明且灵活，使用户只需为其消耗的资源付费。Rockset 还提供了一个免费层级，其中包含有限的资源，供开发人员探索该平台。用户可以根据自己的需求在按需实例和预留实例之间进行选择。
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