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,为您的特定用例和数据模型确定哪种数据库具有最大的优势和最小的劣势是一项重要的决策。下面您将找到 AWS DynamoDB 和 QuestDB 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 QuestDB 在涉及时间序列数据的工作负载中的性能,而不是针对所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是因为要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种数据库更好;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 QuestDB 对比细分
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数据库模型 | 键值和文档存储 |
时间序列数据库 |
架构 | DynamoDB 是由 Amazon Web Services (AWS) 提供的完全托管的无服务器 NoSQL 数据库。它针对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 |
QuestDB 专为水平扩展而设计,使您能够跨多个节点分发数据和查询,从而提高性能和可用性。它可以根据您的基础设施需求和偏好部署在本地、云端或作为混合解决方案。 |
许可证 | 闭源 |
Apache 2.0 |
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、实时分析、金融服务、高频交易 |
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 |
高性能,支持水平扩展和多线程 |
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AWS DynamoDB 概述
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 Amazon 工程师在 2007 年发布的 Dynamo 论文的原理构建,旨在提供高度可用、可扩展且分布式的键值存储。
QuestDB 概述
QuestDB 是一个开源的关系型列式数据库,专为时间序列和事件数据而设计。它结合了高性能的摄取能力和 SQL 分析,使其成为管理和分析大量基于时间的数据的强大工具。QuestDB 解决了处理高吞吐量的挑战,并提供了一种通过 SQL 查询分析摄取数据的简单方法。它非常适合金融市场数据和应用程序指标等用例。
AWS DynamoDB 用于时间序列数据
DynamoDB 可以用于时间序列数据,尽管与专门的时间序列数据库相比,它可能不是最优解决方案。要在 DynamoDB 中存储时间序列数据,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 在处理时间序列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,而这些是时间序列分析的常见要求。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。
QuestDB 用于时间序列数据
QuestDB 在管理和分析时间序列数据方面表现出色。凭借其高性能的摄取能力,它可以处理高数据吞吐量,使其适用于实时数据摄取场景。QuestDB 的时间序列 SQL 扩展使用户能够执行实时分析并从其时间戳数据中获得有价值的见解。无论是金融市场数据还是应用程序指标,QuestDB 都通过其快速的 SQL 查询和操作简易性简化了摄取和分析时间序列数据的过程。
AWS DynamoDB 关键概念
一些特定于 DynamoDB 的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。
QuestDB 关键概念
- 时间序列:QuestDB 专注于时间序列数据,它表示按时间索引的数据点。它经过优化,可以高效地存储和处理时间戳数据。
- 列式:QuestDB 采用列式存储格式,其中数据按列而不是按行组织和存储。这种格式可以实现高效的压缩和更快的查询性能。
- SQL 扩展:QuestDB 使用专门为时间序列数据量身定制的功能扩展了 SQL 语言。这些扩展有助于实时分析,并允许用户利用熟悉的 SQL 结构来查询基于时间的数据。
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。它旨在通过在多台服务器之间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,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,允许您为应用程序选择适当的一致性级别。
QuestDB 架构
QuestDB 遵循混合架构,该架构结合了列式数据库和行式数据库的特性。它利用列式存储格式来实现高效的压缩和查询性能,同时保留了使用 SQL 功能处理关系数据的能力。QuestDB 支持 SQL 和类似 NoSQL 的功能,为用户在数据建模和查询方法方面提供了灵活性。该数据库由多个组件组成,包括摄取引擎、存储引擎和查询引擎,它们协同工作以确保高性能的数据摄取和检索。
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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,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,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。
QuestDB 功能
高性能摄取
QuestDB 针对高吞吐量摄取进行了优化,允许用户以高速高效地摄取大量时间序列数据。
快速 SQL 查询
QuestDB 提供快速 SQL 查询来分析时间序列数据。它使用时间序列特定功能扩展了 SQL 语言,以帮助进行实时分析。
操作简易性
QuestDB 旨在通过操作简易性提供用户友好的体验。它支持使用流行的协议(如 InfluxDB 行协议和 PostgreSQL 线协议)进行与模式无关的摄取。此外,REST API 可用于批量导入和导出,从而简化数据管理任务。
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。
QuestDB 用例
金融市场数据
QuestDB 非常适合管理和分析金融市场数据。其高性能的摄取和快速的 SQL 查询能够实时高效地处理和分析大量的市场数据。
应用程序指标
QuestDB 可用于收集和分析应用程序指标。其处理高数据吞吐量和提供实时分析功能的能力使其适用于监控和分析性能指标、日志和其他应用程序相关数据。
物联网数据分析
QuestDB 的高性能摄取和时间序列分析功能使其成为分析物联网传感器数据的宝贵工具。
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,并且根据预置容量的量向您收费。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。
QuestDB 定价模型
QuestDB 是一个根据 Apache 2 许可证发布的开源项目。它可以免费使用,并且不需要任何许可费。用户可以访问 GitHub 上的源代码,并在自己的基础设施上部署 QuestDB 而无需承担直接成本。QuestDB 还提供托管云服务。
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