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决定哪个数据库具有最大的优势和最小的缺点是一个重要的决定。下面您将找到 DuckDB 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 DuckDB 和 M3 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了独特的挑战。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造成的。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。

DuckDB 与 M3 细分


 
数据库模型

列式数据库

时序数据库

架构

DuckDB 旨在用作嵌入式数据库,主要关注单节点性能。

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

许可证

MIT

Apache 2.0

用例

嵌入式分析、数据科学、数据处理、ETL 管道

监控、可观测性、物联网、实时分析、大规模指标处理

可扩展性

嵌入式和单节点聚焦,对并行性的支持有限

水平可扩展,专为高可用性和大规模部署而设计

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DuckDB 概述

DuckDB 是一种进程内 SQL OLAP(在线分析处理)数据库管理系统。它旨在简单、快速且功能丰富。DuckDB 可用于处理和分析表格数据集,例如 CSV 或 Parquet 文件。它提供了丰富的 SQL 方言,支持事务、持久性、广泛的 SQL 查询以及对 Parquet 和 CSV 文件的直接查询。DuckDB 使用矢量化引擎构建,该引擎针对分析进行了优化并支持并行查询处理。它旨在易于安装和使用,没有外部依赖项,并支持多种编程语言。

M3 概述

M3 是一个完全用 Go 编写的分布式时序数据库。它旨在收集大量监控时序数据,以水平可扩展的方式分配存储,并有效地利用硬件资源。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。


DuckDB 用于时序数据

DuckDB 可以有效地用于时序数据。它支持处理和分析表格数据集,这些数据集可以包括存储在 CSV 或 Parquet 文件中的时序数据。凭借其优化的分析引擎和对复杂 SQL 查询的支持,DuckDB 可以高效地执行聚合、连接和其他时序分析操作。但是,重要的是要注意,DuckDB 并非专门为时序数据管理而设计,并且可能没有针对时序分析的专门功能,例如某些专用时序数据库。

M3 用于时序数据

M3 专为时序数据而设计。它是一个分布式且可扩展的时序数据库,经过优化,可处理大量高分辨率数据点,使其成为存储、查询和分析时序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,这对于处理时序数据至关重要。其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。


DuckDB 关键概念

  • 进程内:DuckDB 在进程内运行,这意味着它在与使用它的应用程序相同的进程中运行,而无需单独的服务器。
  • OLAP:DuckDB 是一个 OLAP 数据库,这意味着它针对分析查询处理进行了优化。
  • 矢量化引擎:DuckDB 使用矢量化引擎,该引擎对批处理数据进行操作,从而提高查询性能。
  • 事务:DuckDB 支持事务操作,确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID) 属性。
  • SQL 方言:DuckDB 提供了丰富的 SQL 方言,具有高级功能,例如任意和嵌套的相关子查询、窗口函数、排序规则以及对数组和结构等复杂类型的支持

M3 关键概念

  • 时序压缩:M3 具有压缩时序数据的能力,从而显着节省内存和磁盘空间。它使用两种压缩算法,M3TSZ 和 protobuf 编码,以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。时序键被哈希到一组固定的虚拟分片,从而实现水平扩展和节点管理的无缝衔接。
  • 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


DuckDB 架构

DuckDB 遵循进程内架构,在与应用程序相同的进程中运行。它是一个关系型、面向表的数据库管理系统,支持 SQL 查询以生成分析结果。DuckDB 使用 C++11 构建,旨在没有外部依赖项。它可以编译为单个文件,从而易于安装和集成到应用程序中。

M3 架构

M3 旨在实现水平可扩展性并处理高数据吞吐量。它使用文件集文件作为长期存储的主要单元,存储时序值的压缩流。在块时间窗口变得不可访问后,这些文件将刷新到磁盘。M3 具有提交日志,相当于其他数据库中的提交日志或预写日志,这确保了数据完整性。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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DuckDB 功能

事务和持久性

DuckDB 支持事务操作,确保数据完整性和持久性。它允许在会话之间持久存储数据。

广泛的 SQL 支持

DuckDB 提供了丰富的 SQL 方言,支持高级查询功能,包括相关子查询、窗口函数和复杂数据类型。

直接 Parquet 和 CSV 查询

DuckDB 允许直接查询 Parquet 和 CSV 文件,从而可以有效地分析以这些格式存储的数据。

快速分析查询

DuckDB 旨在高效运行分析查询,这归功于其矢量化引擎和针对分析工作负载的优化。

并行查询处理

DuckDB 可以并行处理查询,利用多核处理器来提高查询性能。

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,以有效管理内存使用,将频繁访问的数据块保留在内存中以实现更快的读取。


DuckDB 用例

处理和存储表格数据集

DuckDB 非常适合需要处理和存储表格数据集的场景,例如从 CSV 或 Parquet 文件导入的数据。它为处理结构化数据提供了高效的存储和检索机制。

交互式数据分析

DuckDB 非常适合交互式数据分析任务,尤其是在处理大型表时。它使您能够高效地执行复杂的操作,例如连接和聚合多个大型表,从而可以快速探索数据并从中提取见解。

将大型结果集传输到客户端

当您需要将大型结果集从数据库传输到客户端应用程序时,DuckDB 可能是一个合适的选择。其优化的查询处理和高效的数据传输机制实现了快速无缝地检索大量数据。

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海量时序数据。组织可以使用 M3 来分析、可视化和检测从各种来源收集的指标中的异常,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序数据。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序数据。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。


DuckDB 定价模型

DuckDB 是一个免费的开源数据库管理系统,根据宽松的 MIT 许可证发布。它可以免费使用、修改和分发,没有任何许可成本。

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运行 M3 所用硬件的成本。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服务。