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多，缺点最少，是一个重要的决定。下面您将找到 Elasticsearch 和 Snowflake 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 Snowflake 在涉及时间序列数据的工作负载方面的性能，而不是所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据和访问该数据的查询模式造成的。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 Snowflake 对比分析
 |
 |
|
| 数据库模型 | 分布式搜索和分析引擎，面向文档 |
云数据仓库 |
| 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 可以部署为单节点、集群配置或托管云服务 (Elastic Cloud) |
Snowflake 可以跨多个云提供商部署，包括 AWS、Azure 和 Google Cloud |
| 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 |
大数据分析、数据仓库、数据工程、数据共享、机器学习 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分片、复制和分布式查询 |
高度可扩展，具有多集群共享数据架构、自动扩展和性能隔离 |
正在寻找最有效的入门方式？
无论您是在寻求成本节约、更低的管理开销还是开源，InfluxDB 都能提供帮助。
Elasticsearch 概述
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。
Snowflake 概述
Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台，成立于 2012 年，并于 2014 年正式发布。它旨在使组织能够高效地存储、处理和分析大量的结构化和半结构化数据。Snowflake 独特的架构将存储、计算和云服务分离，允许用户独立扩展和优化每个组件。
Elasticsearch 用于时间序列数据
Elasticsearch 可用于时间序列数据存储和分析，这得益于其分布式架构、近实时搜索功能以及对聚合的支持。但是，对于时间序列数据，它可能不如专用时间序列数据库那样优化。尽管如此，Elasticsearch 仍广泛用于日志和事件数据存储和分析，这可以被视为时间序列数据。
Snowflake 用于时间序列数据
虽然 Snowflake 并非专门为时间序列数据而设计，但由于其可扩展和灵活的架构，它仍然可以有效地存储、处理和分析此类数据。Snowflake 的列式存储格式，结合其强大的查询引擎和对 SQL 的支持，使其成为时间序列数据分析的合适选择。
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 索引的一个分区，允许数据分布在多个节点上，以提高性能和容错能力。
Snowflake 关键概念
- 虚拟仓库：Snowflake 中的计算资源，用于处理查询并执行数据加载和卸载。虚拟仓库可以根据需求独立地向上或向下扩展。
- 微分区：Snowflake 中的存储单元，包含表中数据的子集。微分区经过自动优化，可实现高效查询。
- 时间旅行：Snowflake 中的一项功能，允许用户查询特定时间点或特定时间范围内的历史数据。
- 数据共享：在 Snowflake 帐户之间安全共享数据的功能，无需复制或传输数据。
Elasticsearch 架构
Elasticsearch 是一个分布式、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。
Snowflake 架构
Snowflake 的架构将存储、计算和云服务分离，允许用户独立扩展和优化每个组件。该平台使用列式存储格式并支持 ANSI SQL 进行查询和数据操作。Snowflake 构建于 AWS、Azure 和 GCP 之上，提供完全托管、弹性且安全的数据仓库解决方案。Snowflake 架构的关键组件包括数据库、表、虚拟仓库和微分区。
免费时间序列数据库指南
获取对备选方案和选择您的数据库的关键要求的全面审查。
Elasticsearch 功能
全文搜索
Elasticsearch 提供强大的全文搜索功能，支持复杂查询、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，例如总和、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。
Snowflake 功能
弹性
Snowflake 的架构允许独立扩展存储和计算资源，使用户能够快速适应不断变化的工作负载和需求。
完全托管
Snowflake 是一项完全托管的服务，无需用户管理基础设施、软件更新或备份。
安全性
Snowflake 提供全面的安全功能，包括静态和传输中加密、多因素身份验证以及细粒度访问控制。
数据共享
Snowflake 支持在帐户之间安全地共享数据，而无需复制或传输数据。
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、解决问题和监控系统性能。
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。
Snowflake 用例
数据仓库
Snowflake 提供可扩展、安全且完全托管的数据仓库解决方案，使其适用于需要存储、处理和分析大量结构化和半结构化数据的组织。
数据湖
Snowflake 可以充当数据湖，用于摄取和存储大量原始、未处理的数据，这些数据稍后可以根据需要进行转换和分析。
数据集成和 ETL
Snowflake 对 SQL 的支持以及各种数据加载和卸载选项使其成为数据集成和 ETL 的良好选择
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。
Snowflake 定价模型
Snowflake 提供按需付费的定价模型，存储和计算资源分别收费。存储按每 TB 每月收费，而计算资源则根据使用量收费，以 Snowflake Credits 衡量。Snowflake 提供各种版本，包括 Standard、Enterprise、Business Critical 和 Virtual Private Snowflake，每个版本都有不同的功能和定价选项。用户还可以选择按需或预购的、有折扣的 Snowflake Credits。
免费开始使用 InfluxDB
InfluxDB Cloud 是开始存储和分析时间序列数据的最快方式。
