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 AWS DynamoDB 和 Kdb 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 AWS DynamoDB 和 Kdb 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。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。
AWS DynamoDB 与 Kdb 细分
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数据库模型 | 键值和文档存储 |
时序和列式数据库 |
架构 | DynamoDB 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的完全托管的无服务器 NoSQL 数据库。它为高性能用例使用个位数毫秒延迟,并支持键值和文档数据模型。数据在 AWS 区域内的多个可用区之间进行分区和复制,DynamoDB 支持读取操作的最终一致性或强一致性 |
Kdb 可以部署在本地、云端或作为混合解决方案。 |
许可证 | 闭源 |
闭源 |
用例 | 无服务器 Web 应用程序、实时竞价平台、游戏排行榜、物联网数据管理、高速数据处理 |
高频交易、金融服务、市场数据分析、物联网、实时分析 |
可扩展性 | 自动扩展以处理大量的读取和写入吞吐量,支持按需容量和自动扩展,用于多区域复制的全局表 |
高度可扩展,支持多线程和多节点,适用于大规模数据处理 |
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AWS DynamoDB 概览
Amazon DynamoDB 是 AWS 提供的托管 NoSQL 数据库服务。它于 2012 年首次推出,旨在提供低延迟、高吞吐量的性能。DynamoDB 基于 Amazon 工程师在 2007 年发布的 Dynamo 论文的原则构建,旨在提供高度可用、可扩展和分布式的键值存储。
Kdb 概览
kdb+ 是 Kx Systems 开发的高性能列式时序数据库。kdb+ 于 2003 年发布,旨在高效管理大量数据,主要关注金融数据,例如股票市场交易和报价。它基于 q 编程语言的原则构建,q 编程语言是 APL 和 K 的后代。该数据库以其速度、可扩展性以及处理实时和历史数据的能力而闻名。
AWS DynamoDB 用于时序数据
DynamoDB 可以与时序数据一起使用,尽管与专门的时序数据库相比,它可能不是最优化的解决方案。要在 DynamoDB 中存储时序数据,您可以使用复合主键,其中分区键用于实体标识符,排序键用于时间戳。这使您可以有效地查询特定实体和时间范围内的数据。但是,DynamoDB 在处理时序数据时的主要弱点是它缺乏对数据聚合和降采样的内置支持,而这对于时序分析是常见的需求。您可能需要在您的应用程序中执行这些操作,或者使用 AWS Lambda 等其他服务来处理数据。
Kdb 用于时序数据
kdb+ 专为存储时序数据而设计,使其自然适合需要高速查询和分析大量数据的应用程序。其列式存储格式允许高效地压缩和检索时序数据,而其 q 语言提供了强大而富有表现力的方式来操作和分析数据。kdb+ 在金融数据方面尤其强大,尽管它也可以用于其他类型的时序数据。
AWS DynamoDB 关键概念
以下是 DynamoDB 特有的一些关键术语和概念
- 表:在 DynamoDB 中,数据存储在表中,表是项目的容器。每个表都有一个主键,用于唯一标识表中的每个项目。
- 项目:项目是 DynamoDB 表中的单个记录,它们由一个或多个属性组成。
- 属性:属性是键值对,构成表中的项目。DynamoDB 支持属性的标量、文档和集合数据类型。
- 主键:主键唯一标识表中的每个项目,它可以是单属性分区键或复合分区-排序键。
Kdb 关键概念
- q 语言:一种高级、特定领域的编程语言,用于在 kdb+ 中查询和操作数据。它将类似 SQL 的语法与函数式编程风格相结合。
- 列式存储:kdb+ 将数据存储在列中,而不是行中,这可以更快地查询和分析时序数据。
- 表:kdb+ 将数据存储在表中,这些表类似于关系表,但侧重于列式存储和时序数据。
- 纵向分割表:一种表存储格式,其中每列存储在单独的文件中,从而进一步提高查询性能。
AWS DynamoDB 架构
DynamoDB 是一个 NoSQL 数据库,它使用键值存储和文档数据模型。它旨在通过自动跨多个服务器分区数据并使用复制来确保容错能力,从而提供高可用性、持久性和可扩展性。DynamoDB 的一些主要组件包括
- 分区:DynamoDB 根据分区键自动分区数据,这确保数据均匀分布在多个存储节点上。
- 复制:DynamoDB 在 AWS 区域内的多个可用区之间复制数据,从而提供高可用性和持久性。
- 一致性:DynamoDB 提供两种一致性模型:最终一致性和强一致性,允许您为您的应用程序选择适当的一致性级别。
Kdb 架构
kdb+ 是一种列式时序数据库,它采用定制的数据模型,专为高效存储和查询时序数据而设计。它不使用传统的 SQL,而是依赖 q 语言进行查询和数据操作。kdb+ 的架构设计用于内存和磁盘存储,并能够跨多台机器水平扩展。kdb+ 的主要组件是数据库引擎、q 语言解释器和内置 Web 服务器。
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AWS DynamoDB 功能
自动扩展
DynamoDB 可以根据工作负载自动扩展其读取和写入容量,使您能够保持一致的性能,而无需过度配置资源。
备份和恢复
DynamoDB 提供对时间点恢复的内置支持,使您能够将表恢复到过去 35 天内的先前状态。
全局表
DynamoDB 全局表使您能够跨多个 AWS 区域复制表,为全球应用程序提供低延迟访问和数据冗余。
流
DynamoDB 流捕获表中的项目级修改,可用于触发 AWS Lambda 函数进行实时处理或与其他 AWS 服务同步数据。
Kdb 功能
高性能
kdb+ 以其速度和性能而闻名,其列式存储格式和 q 语言允许快速查询和分析时序数据。
可扩展性
kdb+ 旨在水平扩展,使其适用于处理跨多台机器的大量数据。
q 语言
q 语言是一种强大、富有表现力的高级语言,用于在 kdb+ 中查询和操作数据。它将类似 SQL 的语法与函数式编程风格相结合。
AWS DynamoDB 用例
会话管理
DynamoDB 可用于存储 Web 应用程序的会话数据,提供对会话信息的快速且可扩展的访问。
游戏
DynamoDB 可用于存储在线游戏中的玩家数据、游戏状态和其他游戏相关信息,提供低延迟和高吞吐量的性能。
物联网
DynamoDB 可用于存储和处理来自物联网设备的传感器数据,从而实现对设备数据的实时监控和分析。
Kdb 用例
金融数据分析
kdb+ 广泛应用于金融行业,用于存储和分析股票市场交易、报价和其他时序金融数据。
高频交易
kdb+ 是高频交易应用程序的热门选择,因为它具有高性能和处理大量实时数据的能力。
物联网和传感器数据
kdb+ 可用于存储和分析物联网设备和传感器生成的大量时序数据,尽管其主要重点仍然是金融数据。
AWS DynamoDB 定价模型
DynamoDB 提供两种定价选项:预置容量和按需容量。使用预置容量,您可以指定应用程序期望的每秒读取和写入次数,并且您需要根据预置容量的量付费。此定价模型适用于具有可预测流量或逐渐增加流量的应用程序。您可以使用自动扩展根据指定的利用率自动调整表的容量,从而在确保应用程序性能的同时降低成本。
另一方面,使用按需容量,您需要为应用程序在表上执行的数据读取和写入按请求付费。您无需指定应用程序期望执行多少读取和写入吞吐量,因为 DynamoDB 可以立即适应您工作负载的增加或减少。此定价模型适用于具有波动或不可预测流量模式的应用程序。
Kdb 定价模型
kdb+ 是一种商业产品,定价取决于部署模型和使用的内核或服务器数量。Kx Systems 提供免费的 32 位 kdb+ 版本供非商业用途,但对可以使用的内存量有限制。对于商业部署和全功能版本,用户必须联系 Kx Systems 了解定价详情。
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