在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库都是至关重要的。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，缺点最少，是一项重要的决策。下面您将找到 Elasticsearch 和 Rockset 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 Elasticsearch 和 Rockset 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。这是由于正在写入的大量数据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。
Elasticsearch 与 Rockset 对比分析
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| 数据库模型 | 分布式搜索和分析引擎，面向文档 |
实时数据库 |
| 架构 | Elasticsearch 构建于 Apache Lucene 之上，并使用 RESTful API 进行通信。它以灵活的 JSON 文档格式存储数据，并且数据会自动索引以实现快速搜索和检索。Elasticsearch 可以作为单节点、集群配置或托管云服务（Elastic Cloud）部署 |
Rockset 是一个为现代云应用程序构建的实时分析数据库，旨在使开发人员能够创建实时的、事件驱动的应用程序，并在结构化、半结构化和非结构化数据上以低延迟运行复杂查询。Rockset 使用云原生、分布式架构，将存储和计算分离，从而实现水平可扩展性和高效的资源利用率。数据由分布式、自动扩展的查询处理节点集自动索引和提供服务。 |
| 许可证 | Elastic 许可证 |
闭源 |
| 用例 | 全文搜索、日志和事件数据分析、实时应用程序监控、分析 |
实时分析、事件驱动的应用程序、搜索和聚合、个性化用户体验、物联网数据分析 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分片、复制和分布式查询 |
水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
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Elasticsearch 概览
Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，构建于 Apache Lucene 之上。它于 2010 年首次发布，此后因其可扩展性、近实时搜索功能和易用性而广受欢迎。Elasticsearch 旨在处理各种数据类型，包括结构化、非结构化和基于时间的数据。它通常与 Elastic Stack 中的其他工具结合使用，例如用于数据摄取的 Logstash 和用于数据可视化的 Kibana。
Rockset 概览
Rockset 是一个实时索引数据库，专为快速高效地查询结构化和半结构化数据而设计。Rockset 由 Facebook 前工程师于 2016 年创立，旨在提供一种无服务器搜索和分析解决方案，使用户能够构建强大的应用程序和数据驱动的产品，而无需传统数据库管理的复杂性。
Elasticsearch 用于时序数据
Elasticsearch 可用于时序数据存储和分析，这要归功于其分布式架构、近实时搜索功能以及对聚合的支持。但是，对于时序数据而言，它可能不如专用时序数据库那样优化。尽管如此，Elasticsearch 仍广泛用于日志和事件数据存储和分析，这些数据可以被视为时序数据。
Rockset 用于时序数据
Rockset 的实时索引和低延迟查询功能使其成为时序数据分析的绝佳选择。它的无模式摄取和对复杂数据类型的支持使处理时序数据变得毫不费力，而其融合索引确保了对历史数据和实时数据的高效查询。Rockset 特别适用于需要实时分析的应用程序，例如物联网监控和异常检测。
Elasticsearch 关键概念
- 倒排索引：Elasticsearch 使用的数据结构，用于实现快速高效的全文搜索。
- 集群：一组 Elasticsearch 节点，它们协同工作以分配数据和处理任务。
- 分片：Elasticsearch 索引的分区，允许数据分布在多个节点上，以提高性能和容错能力。
Rockset 关键概念
- 融合索引：Rockset 使用独特的索引方法，该方法结合了倒排索引和列式索引，使数据库能够针对搜索和分析用例进行优化。
- 无模式摄取：Rockset 在摄取时自动推断模式，从而可以轻松处理 JSON 等半结构化数据格式。
- 虚拟实例：Rockset 使用虚拟实例的概念为不同的工作负载提供隔离和资源分配，确保可预测的性能。
Elasticsearch 架构
Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 搜索和分析引擎，它使用无模式 JSON 文档数据模型。它构建于 Apache Lucene 之上，并提供用于索引、搜索和分析数据的高级 API。Elasticsearch 的架构设计为水平可扩展，数据分布在集群中的多个节点上。数据使用倒排索引进行索引，从而实现快速高效的全文搜索。
Rockset 架构
Rockset 使用云原生、无服务器架构，该架构构建于分布式、共享无系统之上。它是一个 NoSQL 数据库，与传统关系数据库相比，它具有更高的灵活性和可扩展性。Rockset 架构的核心组件包括摄取服务、存储服务和查询服务。摄取服务负责从各种来源摄取数据，而存储服务维护融合索引。查询服务处理查询，并为开发人员提供与数据库交互的 API。
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Elasticsearch 功能
全文搜索
Elasticsearch 提供强大的全文搜索功能，支持复杂的查询、评分和相关性排名。
可扩展性
Elasticsearch 的分布式架构实现了水平可扩展性，使其能够处理大量数据和高查询负载。
聚合
Elasticsearch 支持各种聚合操作，例如求和、平均值和百分位数，这些操作对于分析和汇总数据非常有用。
Rockset 功能
无服务器扩展
Rockset 根据工作负载自动扩展资源，这意味着用户无需管理任何基础设施或容量规划。 ### 全文搜索 Rockset 的融合索引支持全文搜索，使其成为需要高级搜索功能的应用程序的理想选择。 ### 与 BI 工具集成 Rockset 提供了与 Tableau、Looker 和 Redash 等流行的商业智能 (BI) 工具的本机集成，允许用户可视化和分析其数据，而无需任何额外的设置。
Elasticsearch 用例
日志和事件数据分析
Elasticsearch 广泛用于存储和分析日志和事件数据，例如 Web 服务器日志、应用程序日志和网络事件，以帮助识别模式、排除故障和监控系统性能。
全文搜索
Elasticsearch 是在应用程序、网站和内容管理系统中实现全文搜索功能的流行选择，因为它具有强大的搜索功能和灵活的数据模型。
安全分析
Elasticsearch 与其他 Elastic Stack 组件结合使用，可用于安全分析，例如监控网络流量、检测异常和识别潜在威胁。
Rockset 用例
实时分析
Rockset 的低延迟查询和实时摄取功能使其成为构建实时分析仪表板的理想选择，适用于物联网监控、社交媒体分析和日志分析等应用程序。
全文搜索
凭借其融合索引和对高级搜索功能的支持，Rockset 是构建全文搜索应用程序（例如产品目录或文档搜索系统）的绝佳选择。
机器学习
Rockset 实时摄取和查询大规模半结构化数据的能力使其成为机器学习应用程序的合适选择。
Elasticsearch 定价模型
Elasticsearch 是开源软件，可以自托管，无需任何许可费。但是，应考虑运营成本，例如硬件、托管和维护。Elasticsearch 还提供名为 Elastic Cloud 的托管云服务，该服务根据存储、计算资源和支持等因素提供各种定价层级。Elastic Cloud 包括其他功能和工具，例如 Kibana、机器学习和安全功能。
Rockset 定价模型
Rockset 提供基于使用量的定价模型，该模型根据客户摄取的数据量、虚拟实例的数量以及执行的查询量收费。定价模型旨在透明且灵活，使用户只需为他们消耗的资源付费。Rockset 还提供免费层级，其中包含有限的资源供开发人员探索该平台。用户可以根据自己的需求在按需实例和预留实例之间进行选择。
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