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,决定哪种数据库的优势最大、劣势最小,是一项重要的决策。下面您将找到 DataBend 和 M3 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 DataBend 和 M3 在涉及时间序列数据的工作负载方面的性能,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。

DataBend 与 M3 分解


 
数据库模型

数据仓库

时间序列数据库

架构

DataBend 可以在您自己的基础设施上运行,也可以使用托管服务运行。它被设计为云原生系统,旨在利用 AWS、Google Cloud 和 Azure 等云提供商提供的许多服务。

M3 堆栈可以部署在本地或云端,使用 Kubernetes 等容器化技术,或者作为 AWS 或 GCP 等平台上的托管服务

许可证

Apache 2.0

Apache 2.0

用例

数据分析、数据仓库、实时分析、大数据处理

监控、可观测性、物联网、实时分析、大规模指标处理

可扩展性

水平可扩展,支持分布式计算

水平可扩展,专为高可用性和大规模部署而设计

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DataBend 概览

DataBend 是一个开源的云原生数据处理和分析平台,旨在为大数据工作负载提供高性能、经济高效且可扩展的解决方案。该项目由开发人员、研究人员和行业专业人士社区推动,旨在创建一个统一的数据处理平台,将批处理和流处理功能与高级分析功能相结合。DataBend 的灵活架构允许用户构建各种应用程序,从实时分析到大规模数据仓库。

M3 概览

M3 是一个完全用 Go 编写的分布式时间序列数据库。它旨在收集大量监控时间序列数据,以水平可扩展的方式分配存储,并有效利用硬件资源。M3 最初由 Uber 开发,作为 Prometheus 和 Graphite 的可扩展远程存储后端,后来开源以供更广泛使用。


DataBend 用于时间序列数据

DataBend 的架构和处理能力使其成为处理时间序列数据的合适选择。它对批处理和流数据处理的支持允许用户大规模摄取、存储和分析时间序列数据。此外,DataBend 与 Apache Arrow 的集成及其强大的查询执行框架实现了对时间序列数据的高效查询和分析,使其成为需要实时洞察和分析的应用程序的多功能选择。

M3 用于时间序列数据

M3 专为时间序列数据而设计。它是一个分布式且可扩展的时间序列数据库,针对处理大量高分辨率数据点进行了优化,使其成为存储、查询和分析时间序列数据的理想解决方案。

M3 的架构侧重于提供快速高效的查询功能以及高摄取率,这对于处理时间序列数据至关重要。它的水平可扩展性和高可用性确保它可以处理大规模部署的需求,并在数据量增长时保持性能。


DataBend 关键概念

  • DataFusion:DataFusion 是 DataBend 的核心组件,提供了一个可扩展的查询执行框架,支持基于 SQL 和 DataFrame 的查询 API。
  • Ballista:Ballista 是 DataBend 内的分布式计算平台,构建于 DataFusion 之上,可以高效且可扩展地执行大规模数据处理任务。
  • Arrow:DataBend 利用 Apache Arrow,一种内存中的列式数据格式,以实现组件之间的高效数据交换并优化查询性能。

M3 关键概念

  • 时间序列压缩:M3 能够压缩时间序列数据,从而显着节省内存和磁盘空间。它使用 M3TSZ 和 protobuf 编码两种压缩算法来实现高效的数据压缩。
  • 分片:M3 使用分配给物理节点的虚拟分片。时间序列键被哈希到一组固定的虚拟分片,从而实现无缝的水平扩展和节点管理。
  • 一致性级别:M3 为读取和写入操作以及集群连接操作提供可变的一致性级别。写入一致性级别包括 One(单个节点成功)、Majority(大多数节点成功)和 All(所有节点成功)。读取一致性级别为 One,对应于从单个节点读取


DataBend 架构

DataBend 构建在云原生分布式架构之上,该架构支持 NoSQL 和类 SQL 查询功能。其模块化设计允许用户根据其特定用例和要求选择和组合组件。DataBend 架构的核心组件包括 DataFusion、Ballista 和存储层。DataFusion 负责查询执行和优化,而 Ballista 支持大规模数据处理任务的分布式计算。DataBend 中的存储层可以配置为与各种存储后端(例如对象存储或分布式文件系统)一起使用。

M3 架构

M3 旨在实现水平可扩展性并处理高数据吞吐量。它使用 fileset 文件作为长期存储的主要单元,存储时间序列值的压缩流。这些文件在块时间窗口变得不可访问后刷新到磁盘。M3 有一个提交日志,相当于其他数据库中的提交日志或预写日志,可确保数据完整性。客户端对等流负责从对等方获取块以进行引导。M3 还实施缓存策略,通过确定哪些刷新块保留在内存中来优化高效读取。

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DataBend 功能

统一的批处理和流处理

DataBend 支持批处理和流数据处理,使用户能够构建各种需要实时或历史数据分析的应用程序。

可扩展的查询执行

DataBend 的 DataFusion 组件提供了一个强大且可扩展的查询执行框架,该框架支持基于 SQL 和 DataFrame 的查询 API。

可扩展的分布式计算

借助其 Ballista 计算平台,DataBend 能够跨分布式节点集群高效且可扩展地执行大规模数据处理任务。

灵活的存储

DataBend 的架构允许用户配置存储层以与各种存储后端一起使用,从而为不同的用例提供灵活性和适应性。

M3 功能

提交日志

M3 使用提交日志来确保数据完整性,为写入操作提供持久性。

对等流

M3 的客户端对等流从对等方获取数据块以进行引导,从而优化数据检索和分发。

缓存机制

M3 实施各种缓存策略来有效地管理内存使用,将频繁访问的数据块保留在内存中以实现更快的读取。


DataBend 用例

实时分析

DataBend 对流数据处理的支持及其强大的查询执行框架使其成为构建实时分析应用程序(例如日志分析、监控和异常检测)的合适选择。

数据仓库

凭借其可扩展的分布式计算能力和灵活的存储选项,DataBend 可用于构建大型数据仓库,这些数据仓库可以有效地存储和分析大量结构化和半结构化数据。

机器学习

DataBend 处理大规模数据处理的能力及其对批处理和流数据的支持使其成为机器学习应用程序的绝佳选择。用户可以利用 DataBend 预处理、转换和分析数据,以进行特征工程、模型训练和评估,从而使他们能够获得有价值的见解并构建数据驱动的机器学习模型。

M3 用例

监控和可观测性

M3 特别适用于大规模监控和可观测性任务,因为它可以存储和管理基础设施、应用程序和微服务生成的大量时间序列数据。组织可以使用 M3 分析、可视化和检测从各种来源收集的指标中的异常情况,从而使他们能够识别潜在问题并优化其系统。

物联网和传感器数据

M3 可用于存储和处理物联网设备和传感器生成的大量时间序列数据。通过处理来自数百万个设备和传感器的数据,M3 可以为组织提供有关其连接设备的性能、使用模式和潜在问题的宝贵见解。此信息可用于优化、预测性维护和提高物联网系统的整体效率。

金融数据分析

金融组织可以使用 M3 来存储和分析与股票、债券、商品和其他金融工具相关的时间序列数据。通过提供快速高效的查询功能,M3 可以帮助分析师和交易员根据历史趋势、当前市场状况和潜在的未来发展做出更明智的决策。


DataBend 定价模型

作为一个开源项目,DataBend 可以免费使用,无需任何许可费或订阅费。用户可以在自己的基础设施上部署和管理 DataBend,或者选择使用流行的云提供商进行基于云的部署。DataBend 本身也提供托管云服务,并提供免费试用额度。

M3 定价模型

M3 是一个开源数据库,可以免费使用,但您必须考虑管理基础设施和用于运行 M3 的硬件的成本。Chronosphere 是 M3 与 Uber 的共同维护者,并且还提供使用 M3 作为后端存储层的托管可观测性。