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，确定哪个数据库的优势最多，缺点最少，是一项重要的决策。下面您将找到 DataBend 和 SQL Server 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 SQL Server 在涉及时序数据的工作负载中的性能，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。这是由于正在写入的大量数据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 SQL Server 细分对比
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
关系数据库 |
| 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。 |
SQL Server 可以部署在本地、虚拟机中，或作为 Microsoft Azure 上的托管云服务（Azure SQL 数据库）。它有多个版本可供选择，以适应不同的用例，例如 Express、Standard 和 Enterprise。 |
| 许可 | Apache 2.0 |
闭源 |
| 用例 | 数据分析、数据仓库、实时分析、大数据处理 |
事务处理、商业智能、数据仓库、分析、Web 应用程序、企业应用程序 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持分布式计算 |
支持垂直和水平扩展，具有分区、分片和复制等功能，适用于分布式环境 |
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DataBend 概览
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、经济高效且可扩展的解决方案。该项目由开发者、研究人员和行业专业人士组成的社区驱动，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各种应用程序，从实时分析到大规模数据仓库。
SQL Server 概览
Microsoft SQL Server 是 Microsoft 开发的功能强大且广泛使用的关系数据库管理系统。它最初于 1989 年发布，经过多年的发展，已成为各种规模企业最流行的数据库系统之一。SQL Server 以其强大的性能、安全性和易用性而闻名。它支持各种平台，包括 Windows、Linux 和容器，为不同的部署场景提供灵活性。
DataBend 用于时序数据
DataBend 的架构和处理能力使其成为处理时序数据的合适选择。它对批处理和流数据处理的支持允许用户大规模摄取、存储和分析时序数据。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序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。
SQL Server 用于时序数据
虽然 Microsoft SQL Server 主要是一个关系数据库，但它确实通过各种功能和优化提供对时序数据的支持。时态表允许跟踪数据随时间的变化，从而提供了一种存储和查询历史数据的有效方法。可以利用索引和分区来优化时序数据存储和检索。但是，对于专门针对时序数据需要高写入或查询吞吐量的应用程序，SQL Server 可能不是最佳选择，因为专门的时序数据库提供更优化的解决方案，以及各种开发者生产力功能，可加快大量使用时序数据的应用程序的开发时间。
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，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。
SQL Server 关键概念
- T-SQL：Transact-SQL，SQL 的扩展，它向标准 SQL 语言添加了过程式编程元素，例如循环、条件语句和错误处理。
- SSMS：SQL Server Management Studio，一个用于管理 SQL Server 实例、数据库和对象的集成环境。
- Always On：SQL Server 中一套高可用性和灾难恢复功能，包括 Always On Availability Groups 和 Always On Failover Cluster Instances。
DataBend 架构
DataBend 构建于云原生分布式架构之上，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 实现了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一起工作，例如对象存储或分布式文件系统。
SQL Server 架构
Microsoft SQL Server 是一个关系数据库，使用 SQL 进行查询和操作数据。它遵循客户端-服务器架构，数据库服务器托管数据并处理来自客户端的请求。SQL Server 通过 Azure SQL 数据库（Microsoft Azure 云中的托管服务产品）支持本地和基于云的部署。SQL Server 的架构包括数据库引擎等组件，数据库引擎处理数据存储和检索，以及用于报告、集成和分析的各种服务。
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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，支持基于 SQL 和 DataFrame 的查询 API。
可扩展的分布式计算
凭借其 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工作，从而为不同的用例提供灵活性和适应性。
SQL Server 功能
安全性
SQL Server 提供高级安全功能，例如透明数据加密、始终加密和行级安全性，以保护敏感数据。
可扩展性
SQL Server 支持通过复制、分布式分区视图和 Always On Availability Groups 等功能进行横向扩展。
Integration Services（集成服务）
SQL Server Integration Services (SSIS) 是一个强大的平台，用于构建高性能数据集成和转换解决方案。
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 可用于构建大规模数据仓库，可以高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 来预处理、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。
SQL Server 用例
企业应用程序
SQL Server 通常用作企业应用程序的后端数据库，提供可靠且安全的数据存储解决方案。
数据仓库和商业智能
SQL Server 的内置分析功能（例如 Analysis Services 和 Reporting Services）使其适用于数据仓库和商业智能应用程序。
电子商务平台
SQL Server 的性能和可扩展性功能使其能够支持电子商务平台的高要求工作负载，处理大量的事务和用户数据。
DataBend 定价模型
作为一个开源项目，DataBend 可免费使用，无需任何许可费或订阅费用。用户可以在他们自己的基础设施上部署和管理 DataBend，也可以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。
SQL Server 定价模型
Microsoft SQL Server 提供多种许可选项，包括按内核、服务器 + CAL（客户端访问许可证）以及基于订阅的云部署模型。成本取决于版本（Standard、Enterprise 或 Developer）、内核数量和所需功能等因素。对于基于云的部署，Azure SQL 数据库提供按需付费模式，并提供各种服务层级以适应不同的性能和资源需求。
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