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,针对您的特定使用案例和数据模型,决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 DuckDB 和 Mimir 的关键概念、架构、功能、使用案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 Mimir 在涉及时间序列数据的工作负载方面的性能,而不是所有可能的使用案例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是因为写入的数据量很大以及访问该数据的查询模式。本文无意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。
DuckDB 与 Mimir 细分
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数据库模型 | 列式数据库 |
时间序列数据库 |
架构 | DuckDB 旨在用作嵌入式数据库,主要关注单节点性能。 |
Grafana Mimir 是一个时间序列数据库,专为高性能、实时监控和分析而设计。它具有分布式架构,允许跨多个节点进行水平扩展,以处理大量数据和查询。由于它是开源的,因此可以部署在本地,也可以作为由 Grafana 托管的托管解决方案 |
许可 | MIT |
APGL 3.0 |
使用案例 | 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 |
可扩展性 | 嵌入式和单节点 focus,对并行性的支持有限 |
水平可扩展 |
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DuckDB 概览
DuckDB 是一个进程内 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 Parquet 和 CSV 文件的直接查询。DuckDB 构建于向量化引擎,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。
Mimir 概览
Grafana Mimir 是一个开源软件项目,为 Prometheus 提供可扩展的长期存储解决方案。Grafana Mimir 于 2022 年在 Grafana Labs 启动并宣布,旨在成为最具可扩展性和高性能的开源指标时间序列数据库。该项目融合了 Grafana Labs 工程师大规模运行 Grafana Enterprise Metrics 和 Grafana Cloud Metrics 所获得的知识和经验。
DuckDB 用于时间序列数据
DuckDB 可以有效地用于时间序列数据。它支持处理和分析表格数据集,其中可以包括存储在 CSV 或 Parquet 文件中的时间序列数据。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、连接和其他时间序列分析操作。但是,重要的是要注意 DuckDB 并非专门为时间序列数据管理而设计,并且可能不具有像某些专用时间序列数据库那样为时间序列分析量身定制的专门功能。
Mimir 用于时间序列数据
Grafana Mimir 非常适合处理时间序列数据,使其成为涉及指标存储和分析场景的合适选择。它为 Prometheus(一种流行的开源监控和警报系统)提供长期存储功能。借助 Grafana Mimir,用户可以存储和查询较长时间段的时间序列指标,从而进行历史分析和趋势检测。它对于需要可扩展且高性能的时间序列数据存储以用于指标监控和可观测性目的的应用程序尤其有用。
DuckDB 关键概念
- 进程内:DuckDB 在进程内运行,这意味着它与使用它的应用程序在同一进程中运行,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。
- 向量化引擎:DuckDB 使用向量化引擎,该引擎对批量数据进行操作,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体等复杂类型的支持
Mimir 关键概念
- 指标:在 Grafana Mimir 中,指标表示随时间跟踪的测量值或观察值。它们可以包括各种类型的数据,例如系统指标、应用程序性能指标或传感器数据。
- 长期存储:Grafana Mimir 提供专门为长期保留时间序列数据而定制的存储解决方案,允许用户存储和查询较长时间段的历史指标。
- 微服务:Grafana Mimir 采用基于微服务的架构,其中系统由多个水平可扩展的微服务组成,这些微服务可以独立并行运行。
DuckDB 架构
DuckDB 遵循进程内架构,与应用程序在同一进程中运行。它是一个关系型表格数据库管理系统,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,使其易于安装和集成到应用程序中。
Mimir 架构
Grafana Mimir 采用基于微服务的架构,其中系统包含多个水平可扩展的微服务。这些微服务可以独立并行运行,从而可以有效地分配工作负载和实现可扩展性。Grafana Mimir 的组件被编译成单个二进制文件,提供了一个统一且有凝聚力的系统。该架构旨在实现高可用性和多租户,使多个用户和应用程序能够同时使用数据库。这种分布式架构确保了在处理大规模指标存储和检索场景中的可扩展性和弹性。
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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,从而可以有效分析以这些格式存储的数据。
快速分析查询
借助其向量化引擎和针对分析工作负载的优化,DuckDB 旨在高效运行分析查询。
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。
Mimir 功能
可扩展性
Grafana Mimir 旨在水平扩展,使系统能够处理不断增长的数据量和不断增加的工作负载。其水平可扩展的微服务架构允许无缝扩展和改进的性能。
高可用性
Grafana Mimir 通过确保冗余和容错能力来提供高可用性。它允许跨多个节点复制和分发数据,确保数据持久性和存储指标的持续可用性。
长期存储
Grafana Mimir 为时间序列指标的长期存储提供专用解决方案。它提供高效的存储和检索机制,允许用户在较长时间段内保留和分析历史指标数据。
DuckDB 使用案例
处理和存储表格数据集
DuckDB 非常适合您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连接和聚合多个大型表等复杂操作,从而可以快速探索数据并从中提取见解。
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能够快速无缝地检索大量数据。
Mimir 使用案例
指标监控和可观测性
Grafana Mimir 非常适合监控和可观测性用例。它支持时间序列指标的存储和分析,允许用户实时监控其系统和应用程序的性能、健康状况和行为。
长期指标存储
凭借其提供可扩展的长期存储的 focus,Grafana Mimir 非常适合需要长期保留和分析历史指标数据的应用程序。它允许用户存储和查询由 Prometheus 生成的大量时间序列数据。
趋势和异常检测
通过使用 Mimir 存储长期历史数据,它可以用于检测指标中的趋势,以及将当前指标与历史数据进行比较以检测异常值和异常情况
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,无需任何许可成本。
Mimir 定价模型
Grafana Mimir 是一个开源项目,这意味着它可以免费使用,并且不需要任何许可费。用户可以下载源代码并在他们自己的基础设施上部署 Grafana Mimir,而无需产生直接成本。但是,重要的是要考虑与托管和维护数据库基础设施相关的运营成本。
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