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个数据库的优势最多，缺点最少，是一项重要的决定。下面您将找到 Google BigQuery 和 TimescaleDB 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 TimescaleDB 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 TimescaleDB 细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
时间序列数据库 |
| 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。 |
TimescaleDB 构建于 PostgreSQL 之上，并继承了其架构。它使用特定于时间序列的优化和功能扩展了 PostgreSQL，使其能够有效地管理时间序列数据。它可以作为单节点、多节点设置或在云中作为托管服务部署。 |
| 许可证 | 闭源 |
Timescale 许可证（适用于 TimescaleDB 社区版）；Apache 2.0（适用于核心 PostgreSQL） |
| 使用场景 | 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、金融市场数据 |
| 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 |
通过对分区、复制和分片的原生支持实现水平扩展。提供多节点功能，用于在节点之间分发数据和查询。 |
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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。
TimescaleDB 概述
TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 之上的开源时间序列数据库。它的创建是为了解决管理时间序列数据的挑战，例如可扩展性、查询性能和数据保留策略。TimescaleDB 于 2017 年首次发布，此后因其 PostgreSQL 兼容性、性能优化和灵活的数据保留策略而成为存储和分析时间序列数据的热门选择。
适用于时间序列数据的 Google BigQuery
BigQuery 可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 可能会遇到困难。
适用于时间序列数据的 TimescaleDB
TimescaleDB 专为时间序列数据而设计，使其成为存储和查询此类数据的自然选择。它为时间序列数据管理提供了多项优势，例如水平可扩展性、列式存储和保留策略支持。但是，TimescaleDB 可能不是所有时间序列用例的最佳选择。一个例子是，如果应用程序需要非常高的写入吞吐量或实时分析，则其他专门的时间序列数据库（如 InfluxDB）可能更适合。
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。
- 架构 (Schema)：架构定义了表的结构，包括列名、数据类型和约束。
TimescaleDB 关键概念
- 超表 (Hypertable)：超表是一个分布式表，按时间和可能的其他维度（例如设备 ID 或位置）进行分区。它是 TimescaleDB 中存储时间序列数据的主要抽象，旨在跨多个节点水平扩展。
- 数据块 (Chunk)：数据块是超表的分区，包含超表数据的子集。数据块由 TimescaleDB 根据指定的时间间隔自动创建，并且可以单独压缩、索引和备份，以获得更好的性能和数据管理。
- 分布式超表 (Distributed Hypertables)：对于大规模部署，TimescaleDB 支持分布式超表，该超表跨多个节点分区数据，以提高查询性能和容错能力。
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。
TimescaleDB 架构
TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 之上的扩展，继承了其关系数据模型和 SQL 支持。但是，TimescaleDB 使用自定义数据结构和针对时间序列数据的优化（例如超表和数据块）扩展了 PostgreSQL。
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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。
TimescaleDB 功能
分区
TimescaleDB 使用超表和数据块自动对时间序列数据表进行分区，从而简化了数据管理并提高了查询性能。
专注于时间序列的 SQL 函数
TimescaleDB 为时间序列数据应用场景提供了多个专门的 SQL 函数和运算符，例如 time_bucket、first 和 last，这些函数和运算符简化了时间序列数据的查询和聚合。
查询优化
如前所述，TimescaleDB 扩展了 PostgreSQL 的查询计划器，用于写入和查询时间序列数据，包括基于时间的索引和数据块修剪等优化。
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提取和处理数据的过程。
TimescaleDB 用例
监控和指标
TimescaleDB 非常适合存储和分析监控和指标数据，例如服务器性能指标、应用程序日志和传感器数据。其超表结构和查询优化使其易于存储、查询和可视化大量时间序列数据。
物联网数据存储
TimescaleDB 可用于存储和分析物联网数据，例如传感器读数和设备状态信息。其对自动分区和专用 SQL 接口的支持简化了大规模物联网数据集的管理和查询。
金融数据
TimescaleDB 适用于存储和分析金融数据，例如股票价格、汇率和交易量。其查询优化和专门的 SQL 函数使其易于执行基于时间的聚合和分析金融数据中的趋势。
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 (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，对于不常访问的数据，长期存储以折扣价提供。
- 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（为一定数量的查询容量提供固定的每月费用）。
TimescaleDB 定价模型
TimescaleDB 提供两个版本：TimescaleDB 开源版和 TimescaleDB 云版。开源版可以免费使用且可以自托管，而云版是托管服务，采用按需付费定价模式，具体取决于存储、计算和数据传输使用量。TimescaleDB 云提供各种定价层级，具有不同级别的资源和功能，例如持续备份和高可用性。
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InfluxDB Cloud 是开始存储和分析时间序列数据的最快方式。
