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,针对您的特定使用案例和数据模型,决定哪个数据库的优势最多、劣势最少,是一项重要的决策。下面您将找到 AWS DynamoDB 和 RRDtool 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 AWS DynamoDB 和 RRDtool 在涉及时序数据的工作负载中的性能,而不是所有可能的使用案例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于大量数据被写入以及访问这些数据的查询模式所致。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 RRDtool 细分


 
数据库模型

键值和文档存储

时序数据库

架构

DynamoDB 是亚马逊云服务 (AWS) 提供的完全托管的无服务器 NoSQL 数据库。它针对高性能使用案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中进行分区和复制,DynamoDB 支持读取操作的最终一致性或强一致性

RRDtool 是一个单节点、非分布式数据库,通常部署在单台机器上

许可证

闭源

GNU GPLv2

使用案例

无服务器 Web 应用程序、实时竞价平台、游戏排行榜、IoT 数据管理、高速数据处理

监控、可观测性、网络性能跟踪、系统指标、日志数据存储

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

可扩展性有限 - 更适合中小型数据集

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AWS DynamoDB 概述

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 构建于 Amazon 工程师于 2007 年发布的 Dynamo 论文的原则之上,旨在提供高度可用、可扩展和分布式的键值存储。

RRDtool 概述

RRDtool,Round-Robin 数据库工具的缩写,是一个开源、高性能的数据日志记录和图形系统,旨在处理时序数据。RRDtool 由 Tobias Oetiker 于 1999 年创建,专门用于存储和可视化时序数据,例如网络带宽、温度或 CPU 负载。它的主要特点是高效存储数据点,使用固定大小的数据库,该数据库自动聚合和归档较旧的数据点,从而确保数据库大小在一段时间内保持恒定。


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缺点是它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。

RRDtool 用于时序数据

RRDtool 是为时序数据存储和可视化而创建的,使其非常适合需要有效处理此类数据的应用程序。它的循环数据库结构确保了恒定的存储空间使用,同时提供了自动数据聚合和归档。但是,RRDtool 可能不适用于需要复杂查询或关系数据存储的应用程序,因为它的重点主要在于时序数据。


AWS DynamoDB 关键概念

DynamoDB 特有的一些关键术语和概念包括

  • :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 支持标量、文档和集合数据类型的属性。
  • 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。

RRDtool 关键概念

  • 循环数据库:一个固定大小的数据库,它使用循环缓冲区存储时序数据,并在添加新数据时覆盖旧数据。
  • RRD 文件:一个包含 RRDtool 数据库的所有配置和数据的单个文件。
  • 合并函数:一种将多个数据点聚合为单个数据点的函数,例如 AVERAGE、MIN、MAX 或 LAST。


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。

RRDtool 架构

RRDtool 是一种专门的时序数据库,它不使用 SQL 或传统的关系数据模型。相反,它采用循环数据库结构,数据点存储在固定大小的循环缓冲区中。RRDtool 是一个命令行工具,可用于创建和更新 RRD 文件,以及从存储的数据生成图形和报告。它可以与各种脚本语言(如 Perl、Python 和 Ruby)通过可用的绑定进行集成。

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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 区域复制您的表,为全球应用程序提供低延迟访问和数据冗余。

DynamoDB 流捕获表中项目级别的修改,可用于触发 AWS Lambda 函数以进行实时处理或将数据与其他 AWS 服务同步。

RRDtool 功能

高效数据存储

RRDtool 的循环数据库结构确保了恒定的存储空间使用,自动聚合和归档较旧的数据点。

图形化

RRDtool 提供了强大的图形化功能,允许用户从存储的时序数据生成可自定义的图形和报告。

跨平台支持

RRDtool 可在各种平台上使用,包括 Linux、Unix、macOS 和 Windows。


AWS DynamoDB 使用案例

会话管理

DynamoDB 可用于存储 Web 应用程序的会话数据,从而为会话信息提供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,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 IoT 设备的传感器数据,从而实现设备数据的实时监控和分析。

RRDtool 使用案例

网络监控

RRDtool 通常用于网络监控应用程序中,以存储和可视化指标,例如带宽使用率、延迟和数据包丢失。

环境监控

RRDtool 可用于跟踪和可视化环境数据,例如温度、湿度和气压随时间的变化。

系统性能监控

RRDtool 适用于存储和显示系统性能指标,例如 CPU 使用率、内存消耗和磁盘 I/O,以进行服务器和基础设施监控。


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,您可以指定您希望应用程序需要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,从而在降低成本的同时确保应用程序性能。

另一方面,使用按需容量,您需要为应用程序对表执行的数据读取和写入按请求付费。您无需指定您希望应用程序执行多少读取和写入吞吐量,因为 DynamoDB 会立即适应您随之增加或减少的工作负载。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。

RRDtool 定价模型

RRDtool 是一款开源软件,可根据 GNU 通用公共许可证免费使用。用户可以免费下载、使用和修改该软件。该项目不直接提供商业许可选项或付费支持服务。