选择合适的数据库是构建任何软件应用程序的关键决策。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 Mimir 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 Mimir 在涉及时序数据的工作负载中的性能,而不是针对所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是因为写入的数据量很大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 Mimir 细分
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数据库模型 | 键值和文档存储 |
时序数据库 |
架构 | DynamoDB 是由亚马逊云服务 (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级的延迟,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 |
Grafana Mimir 是一款时序数据库,专为高性能、实时监控和分析而设计。它采用分布式架构,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 Grafana 托管的托管解决方案 |
许可证 | 闭源 |
APGL 3.0 |
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 |
监控、可观测性、物联网 |
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,全局表用于多区域复制 |
水平可扩展 |
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AWS DynamoDB 概览
Amazon DynamoDB 是由 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 2007 年亚马逊工程师发布的 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。
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序数据库。该项目融入了 Grafana Labs 工程师在运行大规模 Grafana Enterprise Metrics 和 Grafana Cloud Metrics 时获得的知识和经验。
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缺乏对数据聚合和降采样的内置支持,而这些是时序分析的常见要求。您可能需要在应用程序中执行这些操作,或使用 AWS Lambda 等其他服务来处理数据。
Mimir 用于时序数据
Grafana Mimir 非常适合处理时序数据,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,用户可以长期存储和查询时序指标,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地存储时序数据以进行指标监控和可观测性目的的应用程序尤其有用。
AWS DynamoDB 关键概念
DynamoDB 特有的一些关键术语和概念包括
- 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:属性是构成表中项目的键值对。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。
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结果。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序数据而定制的存储解决方案,允许用户长期存储和查询历史指标。
- 微服务:Grafana Mimir 采用基于微服务的架构,其中系统由多个可以独立并行运行的水平可扩展微服务组成。
AWS DynamoDB 架构
DynamoDB 是一个 NoSQL 数据库,使用键值存储和文档数据模型。它旨在通过在多个服务器上自动分区数据并使用复制来确保容错,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,从而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,允许您为应用程序选择适当的一致性级别。
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,从而实现工作负载的有效分配和可扩展性。Grafana Mimir 的组件被编译成一个单一的二进制文件,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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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,使您能够在不过度配置资源的情况下保持一致的性能。
备份和还原
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 全局表使您能够在多个 AWS 区域之间复制表,从而为全球应用程序提供低延迟访问和数据冗余。
流
DynamoDB 流捕获表中项目级别的修改,并可用于触发 AWS Lambda 函数进行实时处理或与其他 AWS 服务同步数据。
Mimir 功能
可扩展性
Grafana Mimir 旨在进行水平扩展,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性能。
高可用性
Grafana Mimir 通过确保冗余和容错来提供高可用性。它允许跨多个节点复制和分发数据,从而确保数据持久性和存储指标的持续可用性。
长期存储
Grafana Mimir 为时序指标的长期存储提供专门的解决方案。它提供高效的存储和检索机制,允许用户长期保留和分析历史指标数据。
AWS DynamoDB 用例
会话管理
DynamoDB 可用于存储 Web 应用程序的会话数据,从而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的玩家数据、游戏状态和其他游戏相关信息,从而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。
Mimir 用例
指标监控和可观测性
Grafana Mimir 非常适合监控和可观测性用例。它支持时序指标的存储和分析,使用户能够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
Grafana Mimir 专注于提供可扩展的长期存储,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 Prometheus 生成的大量时序数据。
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
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预期每秒需要的读取和写入次数,并根据预置容量的量收费。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预期执行多少读取和写入吞吐量,因为 DynamoDB 会在您的工作负载增加或减少时立即适应。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。
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。用户可以下载源代码并在自己的基础设施上部署 Grafana Mimir,而无需承担直接成本。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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