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，根据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，是一个重要的决定。以下概述了 Google BigQuery 和 StarRocks 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型，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 StarRocks 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，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所致。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 StarRocks 对比细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
数据仓库 |
| 架构 | BigQuery 是由 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 |
StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和需求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
| 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 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 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，支持分布式存储和查询处理 |
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Google BigQuery 概览
Google BigQuery 是由 Google Cloud 开发的完全托管、无服务器的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 注重性能、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。
StarRocks 概览
StarRocks 是一款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。它采用 MPP（大规模并行处理）架构，并配备了全向量化执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
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 可能表现不佳
StarRocks 用于时序数据
StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载，但也可用于时序数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
Google BigQuery 关键概念
与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括
- 项目 (Projects)：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 (Datasets)：数据集是 BigQuery 中表、视图和其他数据资源的容器。
- 表 (Tables)：表是 BigQuery 中的主要数据存储结构，由行和列组成。
- 模式 (Schema)：模式定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构 (MPP Architecture)：StarRocks 采用 MPP 架构，可实现并行处理和分布式查询执行，从而实现高性能和可扩展性。
- 向量化执行引擎 (Vectorized Execution Engine)：StarRocks 采用全向量化执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据流）指令批量处理数据，从而优化查询性能。
- 列式存储引擎 (Columnar Storage Engine)：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，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) (Cost-Based Optimizer (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，并根据估计的成本选择最有效的计划。
- 物化视图 (Materialized View)：StarRocks 支持智能物化视图，它是数据的预计算摘要，通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。
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，从而消除了用户管理基础设施或容量规划的需求。
StarRocks 架构
StarRocks 的架构包括全向量化执行引擎和列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还集成了诸如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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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。
StarRocks 功能
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和角度探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高水平的并发，允许多个用户同时执行查询。
物化视图
StarRocks 支持物化视图，它提供数据的预计算摘要，以实现更快的查询性能。
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，从而为决策提供信息。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。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要随着数据的到达而对其进行分析，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能力，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。
Google BigQuery 定价模型
Google BigQuery 定价基于按需付费模式，费用取决于数据存储、查询和流式传输。BigQuery 定价主要有两个组成部分
- 存储定价 (Storage Pricing)：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 (Query Pricing)：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量付费）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）。
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，以在云端运行 StarRocks。
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