在构建任何软件应用程序时，选择正确的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，为您的特定用例和数据模型决定哪个数据库具有最大的优势和最小的缺点是一项重要的决策。下面您将找到 Graphite 和 Kdb 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 Graphite 和 Kdb 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。这是由于正在写入的大量数据以及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。
Graphite 与 Kdb 对比细分
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| 数据库模型 | 时间序列数据库 |
时间序列和列式数据库 |
| 架构 | Graphite 可以部署在本地或云端，并且它通过跨多个后端节点分区数据来支持水平扩展。 |
Kdb 可以部署在本地、云端或作为混合解决方案。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
闭源 |
| 用例 | 监控、可观测性、物联网、实时分析、DevOps、应用性能监控 |
高频交易、金融服务、市场数据分析、物联网、实时分析 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持集群和复制以实现高可用性和性能 |
高度可扩展，支持多线程和多节点，适用于大规模数据处理 |
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Graphite 概览
Graphite 是一个开源监控和绘图工具，由 Orbitz 于 2006 年创建，并于 2008 年开源。Graphite 专为存储时间序列数据而设计，广泛用于收集、存储和可视化来自各种来源的指标，例如应用程序性能、系统监控和业务分析。
Kdb 概览
kdb+ 是由 Kx Systems 开发的高性能列式时间序列数据库。kdb+ 于 2003 年发布，旨在高效管理大量数据，主要关注金融数据，例如股票市场交易和报价。它基于 q 编程语言的原理构建，q 编程语言是 APL 和 K 的后代。该数据库以其速度、可扩展性以及处理实时和历史数据的能力而闻名。
Graphite 用于时间序列数据
Graphite 专门为时间序列数据设计和优化。它使用 Whisper 数据库格式，通过根据用户定义的保留策略自动聚合和过期数据，从而高效地存储和管理时间序列数据。Graphite 支持广泛的函数，用于查询、转换和聚合时间序列数据，使用户能够创建定制的图形和仪表板。但是，由于 Graphite 专门关注时间序列数据，因此它可能不适用于其他类型的数据或需要更高级的数据建模或查询功能的用例。
Kdb 用于时间序列数据
kdb+ 旨在存储时间序列数据，使其自然适合需要高速查询和分析大量数据的应用程序。其列式存储格式允许高效压缩和检索时间序列数据，而其 q 语言提供了强大而富有表现力的方式来操作和分析数据。kdb+ 在金融数据方面尤其强大，尽管它也可以用于其他类型的时间序列数据。
Graphite 关键概念
- 指标：Graphite 中的指标表示一个时间序列数据点，由路径（名称）、时间戳和值组成。
- 序列：序列是与同一事物相关的所有指标的集合。例如，您可能有一个 CPU 使用率序列、一个内存使用率序列和一个磁盘使用率序列。
- Whisper：Whisper 是 Graphite 使用的固定大小、基于文件的时间序列数据库格式。它自动管理数据保留和聚合。
- Carbon：Carbon 是负责在 Graphite 中接收、缓存和存储指标的守护进程。它监听传入的指标并将它们写入 Whisper 文件。
- Graphite-web：Graphite-web 是一个 Web 应用程序，它提供了一个用户界面，用于可视化和查询存储的时间序列数据。
Kdb 关键概念
- q 语言：一种高级的、特定领域的编程语言，用于在 kdb+ 中查询和操作数据。它将类似 SQL 的语法与函数式编程风格相结合。
- 列式存储：kdb+ 将数据存储在列中，而不是行中，这允许更快地查询和分析时间序列数据。
- 表：kdb+ 将数据存储在表中，这些表类似于关系表，但侧重于列式存储和时间序列数据。
- 展开表：一种表存储格式，其中每列存储在单独的文件中，从而进一步提高查询性能。
Graphite 架构
Graphite 的架构由几个组件组成，包括 Carbon、Whisper 和 Graphite-web。Carbon 负责从各种来源接收指标，将它们缓存在内存中，并将它们存储在 Whisper 文件中。Whisper 是一种基于文件的时间序列数据库格式，可有效管理数据保留和聚合。Graphite-web 是一个 Web 应用程序，它提供了一个用户界面，用于查询和可视化存储的时间序列数据。Graphite 可以部署在单个服务器上，也可以分布在多个服务器上，以提高性能和可扩展性。
Kdb 架构
kdb+ 是一个列式时间序列数据库，它采用定制的数据模型，专为高效存储和查询时间序列数据而设计。它不使用传统的 SQL，而是依赖于 q 语言进行查询和数据操作。kdb+ 的架构设计用于内存中和磁盘存储，并具有跨多台机器水平扩展的能力。kdb+ 的主要组件是数据库引擎、q 语言解释器和内置 Web 服务器。
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Graphite 特性
实时监控和可视化
Graphite 提供实时监控和可视化功能，允许用户跟踪和分析他们收集的时间序列数据。
灵活的查询和聚合函数
Graphite 支持广泛的函数，用于查询、转换和聚合时间序列数据，使用户能够创建根据其特定需求定制的自定义图形和仪表板。
数据保留和聚合
Graphite 的 Whisper 数据库格式自动管理数据保留和聚合，从而减少存储需求并提高查询性能。
Kdb 特性
高性能
kdb+ 以其速度和性能而闻名，其列式存储格式和 q 语言允许快速查询和分析时间序列数据。
可扩展性
kdb+ 旨在水平扩展，使其适用于处理跨多台机器的大量数据。
q 语言
q 语言是一种强大、富有表现力的高级语言，用于在 kdb+ 中查询和操作数据。它将类似 SQL 的语法与函数式编程风格相结合。
Graphite 用例
应用性能监控
Graphite 广泛用于监控应用程序和服务的性能，帮助开发人员和运维团队跟踪关键指标，例如响应时间、错误率和资源利用率。通过实时可视化这些指标，用户可以识别性能瓶颈、检测问题并优化其应用程序，以获得更好的性能和可靠性。
基础设施和系统监控
Graphite 也常用于监控服务器、网络和其他基础设施组件的健康状况和性能。通过收集和分析 CPU 使用率、内存消耗、网络延迟和磁盘 I/O 等指标，IT 管理员可以确保其基础设施平稳运行，并在潜在问题影响系统性能或可用性之前主动解决这些问题。
业务分析和指标
除了技术监控之外，Graphite 还可以用于跟踪和可视化与业务相关的指标，例如用户参与度、销售数据或营销活动效果。通过可视化和分析这些指标随时间的变化，业务利益相关者可以深入了解趋势，识别增长机会，并做出数据驱动的决策以改进其运营。
Kdb 用例
金融数据分析
kdb+ 广泛用于金融行业，用于存储和分析股票市场交易、报价和其他时间序列金融数据。
高频交易
kdb+ 因其高性能和处理大量实时数据的能力而成为高频交易应用程序的热门选择。
物联网和传感器数据
kdb+ 可用于存储和分析物联网设备和传感器生成的大量时间序列数据，尽管其主要关注点仍然是金融数据。
Graphite 定价模型
Graphite 是一个开源项目，因此，用户可以免费下载、安装和使用，无需任何许可费用。但是，用户负责设置和维护自己的 Graphite 基础设施，这可能涉及与服务器硬件、存储和运营费用相关的成本。还有一些商业产品和服务构建于 Graphite 之上或与之集成，以不同的价格点提供额外的功能、支持或托管选项。
Kdb 定价模型
kdb+ 是一款商业产品，其定价取决于部署模型以及使用的内核或服务器数量。Kx Systems 提供免费的 32 位 kdb+ 版本供非商业使用，但对可以使用的内存量有限制。对于商业部署和全功能版本，用户必须联系 Kx Systems 以获取定价详情。
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