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大,劣势最小,是一项重要的决策。以下是 AWS DynamoDB 和 VictoriaMetrics 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述,以便您快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 AWS DynamoDB 和 VictoriaMetrics 在涉及时序数据的工作负载方面的性能,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。这是因为数据写入量大以及访问数据的查询模式。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 VictoriaMetrics 分解
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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 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 |
VictoriaMetrics 可以部署为单节点实例用于小型应用程序,或部署为集群设置用于大型应用程序,提供水平可扩展性和复制。 |
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、DevOps、应用程序性能监控 |
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 |
水平可扩展,支持集群和复制,以实现高可用性和高性能 |
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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 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。
VictoriaMetrics 概述
VictoriaMetrics 是由 VictoriaMetrics 公司开发的开源时序数据库。该数据库旨在通过提供最先进的监控和可观测性解决方案,帮助个人和组织应对他们的大数据挑战。VictoriaMetrics 旨在成为一种快速、经济高效且可扩展的监控解决方案和时序数据库。
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 等附加服务来处理数据。
VictoriaMetrics 用于时序数据
VictoriaMetrics 专为时序数据而设计,使其成为涉及时间戳数据存储和分析的应用程序的可靠选择。它提供高性能的存储和检索功能,可以有效地处理大量的时序数据。
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:属性是构成表中项目的键值对。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。
VictoriaMetrics 关键概念
- 时序:VictoriaMetrics 以时序的形式存储数据,时序是由时间索引的数据点序列。
- 指标:指标表示随时间跟踪的特定度量或观察结果。
- 标签:标签是与时序关联的键值对,用于过滤和分组数据。
- 字段:字段包含与时序关联的实际数据值。
- 查询语言:VictoriaMetrics 支持其自己的查询语言,允许用户根据特定条件检索和分析时序数据。
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。它旨在通过自动跨多个服务器对数据进行分区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 根据分区键自动对数据进行分区,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。
VictoriaMetrics 架构
VictoriaMetrics 有两种形式:单服务器 VictoriaMetrics 和 VictoriaMetrics 集群。单服务器 VictoriaMetrics 是一个易于使用和维护的一体化二进制文件。它可以很好地垂直扩展,并且可以处理每秒数百万个指标。另一方面,VictoriaMetrics 集群由允许构建水平可扩展集群的组件组成,从而在苛刻的环境中实现高可用性和可扩展性。VictoriaMetrics 的架构使用户可以选择最适合其需求的部署选项,并根据需要扩展其数据库基础设施。
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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,使您可以将表恢复到过去 35 天内的先前状态。
全局表
DynamoDB 全局表使您可以跨多个 AWS 区域复制您的表,从而为全球应用程序提供低延迟访问和数据冗余。
流
DynamoDB 流捕获表中的项目级修改,可用于触发 AWS Lambda 函数以进行实时处理或与其他 AWS 服务同步数据。
VictoriaMetrics 功能
高性能
VictoriaMetrics 针对时序数据的高性能存储和检索进行了优化。它可以有效地处理每秒数百万个指标,并为实时分析提供快速的查询执行。
可扩展性
VictoriaMetrics 的架构允许垂直和水平扩展,使用户能够随着数据量和需求的增长来扩展其监控和时序数据库基础设施。
成本效益
VictoriaMetrics 为管理时序数据提供了经济高效的解决方案。其高效的存储和查询功能有助于最大限度地降低运营成本,同时保持高性能。
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物联网设备的传感器数据,从而实现设备数据的实时监控和分析。
VictoriaMetrics 用例
监控与可观测性
VictoriaMetrics 广泛用于监控和可观测性目的,使组织能够收集、存储和分析来自各种系统和应用程序的指标和性能数据。它提供了必要的工具和功能来跟踪和可视化关键绩效指标、排除故障并深入了解系统行为。
物联网数据管理
VictoriaMetrics 适用于处理物联网设备生成的大量时序数据。它可以有效地存储和处理传感器数据,从而实现物联网生态系统的实时监控和分析。VictoriaMetrics 允许跟踪和分析来自工厂、制造工厂、卫星和其他物联网设备的数据。
容量规划
VictoriaMetrics 能够对指标进行回顾性分析和预测,以用于容量规划目的。它允许组织分析历史数据,识别模式和趋势,并对资源分配和未来容量需求做出明智的决策。
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需要的每秒读取和写入次数,并且根据预置容量的量收费。这种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来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您的表上执行的数据读取和写入请求付费。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 会立即适应您不断增加或减少的工作负载。这种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。
VictoriaMetrics 定价模型
VictoriaMetrics 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。用户可以下载二进制版本、Docker 镜像或源代码来设置和部署 VictoriaMetrics,而无需产生任何直接成本。VictoriaMetrics 还为本地企业产品和托管 VictoriaMetrics 实例提供付费产品。
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