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。下面您将找到 Elasticsearch 和 StarRocks 的关键概念、架构、特性、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 StarRocks 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了独特的挑战。这是因为要写入大量数据以及访问这些数据的查询模式。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。
Elasticsearch 与 StarRocks 细分
 |
||
| 数据库模型 | 分布式搜索和分析引擎，面向文档 |
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) |
StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和要求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
| 许可 | Elastic License |
Apache 2.0 |
| 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 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 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，支持分布式存储和查询处理 |
正在寻找最有效的入门方式吗？
无论您是在寻求成本节约、更低的 管理开销还是开源，InfluxDB 都能帮到您。
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，并因其可扩展性、近实时搜索能力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。
StarRocks 概述
StarRocks 是一款开源的高性能分析型数据仓库，支持实时、多维和高并发的数据分析。它采用 MPP（大规模并行处理）架构，并配备了全向量化执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
Elasticsearch 用于时间序列数据
Elasticsearch 可以用于时间序列数据的存储和分析，这得益于其分布式架构、近实时搜索能力以及对聚合的支持。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的存储和分析，这些数据可以被视为时间序列数据。
StarRocks 用于时间序列数据
StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载，但也可以用于时间序列数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
Elasticsearch 关键概念
- 倒排索引：Elasticsearch 使用的一种数据结构，用于实现快速高效的全文搜索。
- 集群：一组 Elasticsearch 节点，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。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构：StarRocks 采用 MPP 架构，该架构支持并行处理和分布式查询执行，从而实现高性能和可扩展性。
- 向量化执行引擎：StarRocks 采用全向量化执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据）指令批量处理数据，从而优化查询性能。
- 列式存储引擎：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (CBO)：StarRocks 包括一个完全自定义的基于成本的优化器，该优化器评估不同的查询执行计划，并根据估计的成本选择最有效的计划。
- 物化视图：StarRocks 支持智能物化视图，这些视图是数据的预计算摘要，通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。
Elasticsearch 架构
Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 搜索和分析引擎，它使用无模式的 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。
StarRocks 架构
StarRocks 的架构包括全向量化执行引擎和列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还结合了诸如基于成本的优化器和物化视图等功能，以优化查询性能。StarRocks 支持从各种来源实时和批量数据摄取，并支持直接分析存储在数据湖中的数据，而无需数据迁移
免费时间序列数据库指南
获取关于备选方案和选择关键要求的全面回顾。
Elasticsearch 特性
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。
StarRocks 特性
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和角度探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高并发级别，允许多个用户同时执行查询。
物化视图
StarRocks 支持物化视图，这些视图提供数据的预计算摘要，以加快查询性能。
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
由于其强大的搜索功能和灵活的数据模型，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。
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。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要分析数据，以便他们能够及时做出数据驱动的决策。
即席查询
凭借其高性能和高并发数据分析能力，StarRocks 非常适合即席查询，允许用户交互式地探索和分析数据。
数据湖分析
StarRocks 支持直接从数据湖分析数据，而无需数据迁移。这使其成为利用数据湖进行存储和分析的组织的宝贵工具。
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 包括其他特性和工具，例如 Kibana、机器学习和安全特性。
StarRocks 定价模型
StarRocks 可以使用开源项目部署在您自己的硬件上。还有许多商业供应商提供托管服务，以便在云端运行 StarRocks。
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。
