DataBend 与 PostgreSQL

DataBend 概述

DataBend 是一个开源、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、高性价比和可扩展的解决方案。该项目由开发者、研究人员和行业专业人士社区驱动，旨在创建一个统一的数据处理平台，将批处理和流处理能力与高级分析功能相结合。DataBend 的灵活架构允许用户构建广泛的应用程序，从实时分析到大规模数据仓库。

PostgreSQL 概述

PostgreSQL，也称为 Postgres，是一个开源关系型数据库管理系统，于 1996 年首次发布。它拥有悠久的历史，是一个强大、可靠且功能丰富的数据库系统，广泛应用于各个行业和应用程序。PostgreSQL 以其对 SQL 标准的遵守和可扩展性而闻名，这允许用户定义自己的数据类型、运算符和函数。它由专门的贡献者社区开发和维护，可在多个平台上使用，包括 Windows、Linux 和 macOS。

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。

PostgreSQL 用于时间序列数据

PostgreSQL 可用于时间序列数据存储和分析，尽管它并非专门为此用例而设计。凭借其丰富的数据类型、索引选项和窗口函数支持，PostgreSQL 可以处理时间序列数据。然而，在数据压缩、写入吞吐量和查询速度等方面，Postgres 对于时间序列数据的优化不如专门的时间序列数据库。PostgreSQL 还缺少许多对于处理时间序列数据有用的功能，例如降采样、保留策略和用于时间序列数据分析的自定义 SQL 函数。

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 SQL 和基于 DataFrame 的查询 API。
• Ballista：Ballista 是 DataBend 内的分布式计算平台，构建于 DataFusion 之上，允许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。

PostgreSQL 关键概念

• MVCC：多版本并发控制是 PostgreSQL 使用的一种技术，允许并发执行多个事务，而不会发生冲突或锁定。
• WAL：预写式日志记录是一种用于确保数据持久性的方法，通过在将更改写入主数据文件之前将其记录到日志中。
• TOAST：超大属性存储技术是一种将大型数据值存储在单独表中的机制，以减少主表的磁盘空间消耗。

DataBend 架构

DataBend 构建于云原生、分布式架构之上，支持 NoSQL 和类似 SQL 的查询功能。其模块化设计允许用户根据其特定用例和需求选择和组合组件。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 支持分布式计算以进行大规模数据处理任务。DataBend 中的存储层可以配置为与各种存储后端一起工作，例如对象存储或分布式文件系统。

PostgreSQL 架构

PostgreSQL 是一个客户端-服务器关系型数据库系统，它使用 SQL 语言进行查询和操作。它采用基于进程的架构，每个数据库连接都由单独的服务器进程处理。这种架构提供了不同用户和会话之间的隔离。PostgreSQL 支持 ACID 事务，并结合使用 MVCC、WAL 和其他技术来确保数据一致性、持久性和性能。它还支持各种扩展和外部模块来增强其功能。