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，根据您的特定用例和数据模型，决定哪个数据库的优势最大、缺点最少是一个重要的决定。以下您将找到 InfluxDB 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 InfluxDB 和 Rockset 在涉及时序数据的工作负载中的表现，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独特的挑战。这是由于大量的数据写入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。
InfluxDB 与 Rockset 对比细分
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| 数据库模型 | 实时数据库 |
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| 架构 | 云原生架构，可以用作托管云服务或在您自己的本地硬件上进行自我管理 |
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、事件驱动的应用程序，并以低延迟对结构化、半结构化和非结构化数据运行复杂查询。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 | MIT |
闭源 |
| 用例 | 监控、可观测性、物联网 (IoT)、实时分析 |
实时分析、事件驱动型应用、搜索和聚合、个性化用户体验、物联网 (IoT) 数据分析 |
| 可扩展性 | 通过 InfluxDB 3.0 解耦存储和计算实现水平扩展，存储成本降低高达 90% ( 基准测试 ) |
通过分布式存储和计算实现水平扩展 |
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无论您是寻求成本节约、更低的管理开销还是开源，InfluxDB 都能提供帮助。
InfluxDB 概览
InfluxDB 是一个高性能时序数据库，能够存储任何形式的时序数据，例如指标、事件、日志和跟踪。InfluxDB 由 InfluxData 开发，于 2013 年首次发布。InfluxDB 是一个用 Go 编写的开源数据库，专注于性能、可扩展性和开发者生产力。该数据库针对大规模处理时序数据进行了优化，使其成为涉及监控性能指标、物联网 (IoT) 数据和实时分析的用例的流行选择。
InfluxDB 3.0 是 InfluxDB 的最新版本，目前在 InfluxDB Cloud Serverless 和 InfluxDB Cloud Dedicated 中可用。它使用 Rust 构建，Rust 是一种为性能、安全性和内存管理而设计的现代编程语言。InfluxDB 还具有解耦架构，允许独立扩展计算和存储。InfluxDB 3.0 提供对 SQL 和 InfluxQL（自定义类 SQL 查询语言，增加了对基于时间的功能的支持）的查询支持。
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 由前 Facebook 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。
InfluxDB 用于时序数据
InfluxDB 专为时序数据而设计，使其非常适合涉及随时间推移跟踪和分析数据点的应用程序。它在数据以高容量持续写入，而用户还需要在摄取后快速查询数据以进行监控和实时分析用例的场景中表现出色。
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。其无模式摄取和对复杂数据类型的支持使得处理时序数据毫不费力，而其 Converged Index 确保了对历史数据和实时数据的高效查询。Rockset 特别适合需要实时分析的应用程序，例如物联网 (IoT) 监控和异常检测。
InfluxDB 关键概念
- 列式存储：InfluxDB 以面向列的格式存储数据，使用 Parquet 进行持久文件存储，并使用 Apache Arrow 作为数据的内存表示。列式存储可以实现更好的数据压缩和更快的分析工作负载查询。
- 数据模型：InfluxDB 数据模型对于任何使用过其他数据库系统的人来说都很熟悉。在最高层是 buckets（桶），这类似于其他系统所谓的数据库。InfluxDB measurements（测量）与表同义。测量的特定数据点包含 tags（标签）和 values（值）。标签用作查询数据的主键的一部分，应用于标识查询期间用于过滤的信息。InfluxDB 是无模式的，因此可以添加新字段，而无需迁移或修改模式。
- 集成：InfluxDB 的构建旨在灵活并适应您的应用程序架构。其中一个关键方面是 InfluxDB 使读写数据变得容易的多种方式。首先，可以通过 HTTP API 或 InfluxDB CLI 访问所有数据库功能。为了写入数据，InfluxDB 创建了 Telegraf，这是一款可以通过插件从数百个不同来源收集数据并将数据写入 InfluxDB 的工具。客户端库也适用于最流行的编程语言，以允许写入和查询数据。
- 解耦架构：InfluxDB 3.0 具有解耦架构，允许独立扩展查询计算、数据摄取和存储。这使得 InfluxDB 可以针对您的用例进行微调，并显着节省成本。
- 查询语言：可以使用标准 SQL 或 InfluxQL（一种 SQL 方言，具有许多专门用于处理时序数据的功能）查询 InfluxDB。
- 保留策略：InfluxDB 允许您定义保留策略，该策略确定数据在自动删除之前存储多长时间。这对于管理高容量时序数据的存储非常有用。
Rockset 关键概念
- Converged Index（融合索引）：Rockset 使用一种独特的索引方法，它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，使其易于使用 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，从而确保可预测的性能。
InfluxDB 架构
从高层次上讲，InfluxDB 的架构旨在优化时序数据的存储和查询性能。InfluxDB 的确切架构会根据版本和您部署 InfluxDB 的方式略有不同。
InfluxDB 3.0 的架构可以分解为四个关键组件，这些组件几乎彼此独立运行，从而使 InfluxDB 在配置方面非常灵活。这些组件是数据摄取、数据查询、数据压缩和垃圾回收。数据通过摄取器以毫秒级延迟写入。数据查询器几乎可以立即查询这些数据，同时，压缩器在后台获取新写入的数据文件并将它们合并为更大的文件，这些文件将被发送到对象存储。垃圾回收器负责数据保留和空间回收，方法是安排数据的软删除和硬删除。
InfluxDB 架构的关键部分是摄取和查询组件的分离，这使得每个组件都可以根据当前的写入和查询工作负载独立扩展。查询器能够无缝地从摄取器以及对象存储中提取最近写入的数据，这使得数据可以廉价存储而不会增加查询延迟。
Rockset 架构
Rockset 使用云原生、无服务器架构，该架构构建在分布式、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 Converged Index（融合索引）。查询服务处理查询并提供 API，供开发人员与数据库交互。
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InfluxDB 功能特性
高性能存储和查询
InfluxDB 针对时序数据进行了优化，提供高性能的存储和查询功能。在存储方面，由于其解耦架构，InfluxDB 能够轻松扩展。对象存储用于持久化数据，并且可以独立扩展查询节点以提高查询性能和容量。
与以前版本的 InfluxDB 相比，新发布的 InfluxDB 3.0 数据压缩效率提高了 4.5 倍，查询速度提高了 2.5-45 倍，具体取决于查询类型。
保留策略
InfluxDB 允许用户定义保留策略，该策略会在指定持续时间后自动删除数据点。此功能有助于管理数据存储成本并确保仅保留相关数据。
数据压缩
InfluxDB 的存储引擎会自动压缩磁盘上的数据，从而减少存储需求并提高查询性能。借助 InfluxDB 3.0，数据以 Parquet 文件格式存储，以获得更高的时序数据压缩率。
水平扩展和集群
InfluxDB 支持水平扩展和集群，允许用户将数据分布在多个节点上，以提高性能和容错能力。
数据分层
InfluxDB 3.0 能够无缝地将数据从廉价的对象存储移动到更快的存储中，以实现低延迟查询，而无需昂贵的 SSD 或大量 RAM 利用率。这允许用户以更高的频率存储数据更长时间，同时仍节省存储成本。
Rockset 功能特性
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 Converged Index（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 提供与流行的商业智能 (BI) 工具（如 Tableau、Looker 和 Redash）的本机集成，使用户无需任何额外设置即可可视化和分析他们的数据。
InfluxDB 用例
监控和警报
InfluxDB 广泛用于监控和警报目的，因为它可以有效地存储和处理各种系统、应用程序和设备生成的时序数据。凭借其高性能查询引擎以及与 Grafana 等可视化工具的集成，用户可以创建实时仪表板并根据特定条件或阈值设置警报。
物联网 (IoT) 数据存储和分析
由于其高写入和查询性能，InfluxDB 是存储和分析传感器、设备和应用程序生成的物联网 (IoT) 数据的理想选择。用户可以利用 InfluxDB 的可扩展性和保留策略来管理大量的时序数据，并使用其强大的查询语言来深入了解物联网生态系统。
实时分析
InfluxDB 的性能和灵活性使其适用于实时分析用例，例如跟踪用户行为、监控应用程序性能和分析财务数据。凭借其对 InfluxQL 和 SQL 的支持，用户可以实时执行复杂的数据分析和聚合，从而使他们能够做出数据驱动的决策。
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 (IoT) 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 Converged Index（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（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。
InfluxDB 定价模型
InfluxDB 提供多种定价选项，包括免费开源版本、基于云的产品以及用于本地部署的企业版
- InfluxDB Cloud Serverless：InfluxDB Cloud Serverless 是一种托管的、基于云的产品，采用按需付费定价模式。它提供额外的功能，例如监控、警报和数据可视化。InfluxDB Cloud 在所有主要的云提供商中均可用。
- InfluxDB Cloud Dedicated - 这是一种托管云解决方案，可在专用硬件上提供隔离的 InfluxDB 实例，适用于需要隔离或受益于能够指定和微调硬件配置的用例。
- InfluxDB Enterprise：具有企业功能的本地解决方案，用于安全以及对集群和其他水平扩展选项的支持。
- InfluxDB 开源版：InfluxDB 的开源版本是免费使用的，并提供数据库的核心功能。
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 还提供一个免费层级，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要选择按需实例和预留实例。
免费开始使用 InfluxDB
InfluxDB Cloud 是开始存储和分析时序数据的最快方法。
