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个重要的决定。下面您将找到 Kdb 和 M3 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 Kdb 和 M3 在涉及 时间序列数据 的工作负载中的性能,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。这是由于大量数据被写入以及访问该数据的查询模式。本文无意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。
Kdb 与 M3 细分
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数据库模型 | 时间序列和列式数据库 |
时间序列数据库 |
架构 | Kdb 可以部署在本地、云端或作为混合解决方案。 |
M3 堆栈可以部署在本地或云端,使用 Kubernetes 等容器化技术,或作为 AWS 或 GCP 等平台上的托管服务 |
许可证 | 闭源 |
Apache 2.0 |
用例 | 高频交易、金融服务、市场数据分析、物联网、实时分析 |
监控、可观测性、物联网、实时分析、大规模指标处理 |
可扩展性 | 高度可扩展,具有多线程和多节点支持,适用于大规模数据处理 |
水平可扩展,专为高可用性和大规模部署而设计 |
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Kdb 概述
kdb+ 是 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 编程语言的原则构建,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。
M3 概述
M3 是一个完全用 Go 编写的分布式时间序列数据库。它旨在收集大量监控时间序列数据,以水平可扩展的方式分发存储,并有效地利用硬件资源。M3 最初由 Uber 开发,作为 Prometheus 和 Graphite 的可扩展远程存储后端,后来开源以供更广泛使用。
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。
M3 用于时间序列数据
M3 专为时间序列数据而设计。它是一个分布式且可扩展的时间序列数据库,针对处理大量高分辨率数据点进行了优化,使其成为存储、查询和分析时间序列数据的理想解决方案。
M3 的架构专注于提供快速高效的查询功能以及高摄取率,这对于处理时间序列数据至关重要。其水平可扩展性和高可用性确保它可以处理大规模部署的需求,并在数据量增长时保持性能。
Kdb 关键概念
- q 语言:一种高级、特定领域的编程语言,用于在 kdb+ 中查询和操作数据。它结合了类似 SQL 的语法和函数式编程风格。
- 列式存储:kdb+ 以列而不是行的形式存储数据,从而可以更快地查询和分析时间序列数据。
- 表:kdb+ 以表的形式存储数据,表类似于关系表,但侧重于列式存储和时间序列数据。
- 分散表:一种表存储格式,其中每列都存储在单独的文件中,进一步提高了查询性能。
M3 关键概念
- 时间序列压缩:M3 具有压缩时间序列数据的能力,从而显着节省内存和磁盘空间。它使用两种压缩算法,M3TSZ 和 protobuf 编码,以实现高效的数据压缩。
- 分片:M3 使用分配给物理节点的虚拟分片。时间序列键被哈希到一组固定的虚拟分片,从而实现水平扩展和节点管理的无缝衔接。
- 一致性级别:M3 为读取和写入操作以及集群连接操作提供可变的一致性级别。写入一致性级别包括 One(单个节点成功)、Majority(大多数节点成功)和 All(所有节点成功)。读取一致性级别为 One,对应于从单个节点读取
Kdb 架构
kdb+ 是一种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 q 语言进行查询和数据操作。kdb+ 的架构设计用于内存和磁盘存储,并能够跨多台机器水平扩展。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。
M3 架构
M3 旨在实现水平可扩展性并处理高数据吞吐量。它使用 fileset 文件作为长期存储的主要单元,存储压缩的时间序列值流。在块时间窗口变为不可访问后,这些文件会被刷新到磁盘。M3 具有提交日志,相当于其他数据库中的提交日志或预写日志,可确保数据完整性。客户端对等流负责从对等方获取块以进行引导。M3 还实施缓存策略,通过确定哪些刷新块保留在内存中来优化高效读取。
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Kdb 功能
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,使其适合处理跨多台机器的大量数据。
q 语言
q 语言是一种强大、富有表现力且高级的语言,用于在 kdb+ 中查询和操作数据。它结合了类似 SQL 的语法和函数式编程风格。
M3 功能
提交日志
M3 使用提交日志来确保数据完整性,为写入操作提供持久性。
对等流
M3 的客户端对等流从对等方获取数据块以进行引导,从而优化数据检索和分发。
缓存机制
M3 实施各种缓存策略以有效管理内存使用,将频繁访问的数据块保存在内存中以加快读取速度。
Kdb 用例
金融数据分析
kdb+ 广泛应用于金融行业,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,尽管其主要重点仍然是金融数据。
M3 用例
监控和可观测性
M3 特别适用于大规模监控和可观测性任务,因为它可以存储和管理基础设施、应用程序和微服务生成的大量时间序列数据。组织可以使用 M3 来分析、可视化和检测来自各种来源的指标中的异常情况,从而使他们能够识别潜在问题并优化其系统。
物联网和传感器数据
M3 可用于存储和处理物联网设备和传感器生成的大量时间序列数据。通过处理来自数百万个设备和传感器的数据,M3 可以为组织提供有关其连接设备的性能、使用模式和潜在问题的宝贵见解。此信息可用于优化、预测性维护和提高物联网系统的整体效率。
金融数据分析
金融机构可以使用 M3 来存储和分析与股票、债券、商品和其他金融工具相关的时间序列数据。通过提供快速高效的查询功能,M3 可以帮助分析师和交易员根据历史趋势、当前市场状况和潜在的未来发展做出更明智的决策。
Kdb 定价模型
kdb+ 是一种商业产品,定价取决于部署模型和使用的内核或服务器数量。Kx Systems 提供免费的 32 位 kdb+ 版本供非商业用途,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 了解定价详情。
M3 定价模型
M3 是一个开源数据库,可以免费使用,尽管您必须考虑管理基础设施和运行 M3 所用硬件的成本。Chronosphere 是 M3 与 Uber 的共同维护者,还提供使用 M3 作为后端存储层的托管可观测性服务。
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