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,为您的特定用例和数据模型决定哪个数据库具有最多的优势和最少的缺点是一个重要的决定。下面您将找到 Kdb 和 OSI PI 数据 Historian 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 OSI PI 数据 Historian 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。这是由于正在写入的大量数据以及访问该数据的查询模式。本文不打算论证哪个数据库更好;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 OSI PI 数据 Historian 分解
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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/数据 Historian |
架构 | Kdb 可以部署在本地、云端或作为混合解决方案。 |
OSIsoft PI 系统是一套软件产品,专为工业环境中时间序列数据的实时数据采集、存储和分析而设计。PI 系统围绕 PI 服务器构建,PI 服务器存储、处理数据并将其提供给客户端,它可以部署在本地或云端。 |
许可证 | 闭源 |
闭源 |
用例 | 高频交易、金融服务、市场数据分析、物联网、实时分析 |
工业数据管理、实时监控、资产健康跟踪、预测性维护、能源管理 |
可扩展性 | 高度可扩展,支持多线程和多节点,适用于大规模数据处理 |
通过分布式架构、数据复制和数据联合支持水平扩展,适用于大规模部署 |
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Kdb 概览
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。它建立在 q 编程语言的原则之上,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。
OSI PI 数据 Historian 概览
OSI PI,也称为 OSIsoft PI 系统,是一个企业级数据管理和分析平台,专门为处理来自工业过程、传感器和其他来源的时间序列数据而设计。PI 系统由 OSIsoft(于 2021 年被 AVEVA 收购)开发,自 1980 年代推出以来,已广泛应用于能源、制造、公用事业和制药等各个行业。它提供收集、存储、分析和可视化大量实时时间序列数据的能力,使组织能够获得洞察力、优化流程并改进决策。
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。
OSI PI 数据 Historian 用于时间序列数据
OSI PI 专为存储时间序列数据而创建,使其成为需要管理大量传感器和过程数据的组织的理想选择。其架构和组件经过优化,可以高效且以最小延迟的方式收集、存储和分析时间序列数据。PI 系统的可扩展性和性能使其成为处理工业过程、物联网设备或其他来源生成的大量数据的组织的合适解决方案。
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,这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,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,其中每列都存储在单独的文件中,进一步提高了查询性能。
OSI PI 数据 Historian 关键概念
- PI 服务器:PI 系统的核心组件,负责数据收集、存储和管理。
- PI 接口和 PI 连接器:软件组件,用于从各种来源收集数据并将其发送到 PI 服务器。
- PI 资产框架:一个建模框架,允许用户创建资产及其相关元数据的分层结构,从而更轻松地理解和分析数据。
- PI DataLink:Microsoft Excel 的一个加载项,使用户可以直接从 Excel 访问和分析 PI 系统数据。
- PI ProcessBook:一种可视化工具,用于创建 PI 系统数据的交互式图形显示。
Kdb 架构
kdb+ 是一个列式时间序列数据库,它采用自定义数据模型,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。
OSI PI 数据 Historian 架构
OSI PI 是一个数据管理平台,围绕 PI 服务器构建,PI 服务器负责数据收集、存储和管理。PI 系统使用高效的专有时间序列数据库来存储数据。PI 接口和 PI 连接器从各种来源收集数据并将其发送到 PI 服务器。PI 资产框架 (AF) 允许用户以分层结构对他们的资产及其相关数据进行建模,从而更轻松地理解和分析数据。各种客户端工具,例如 PI DataLink 和 PI ProcessBook,使用户能够访问和可视化存储在 PI 系统中的数据。
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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。它结合了类似 SQL 的语法和函数式编程风格。
OSI PI 数据 Historian 功能
数据收集和存储
OSI PI 的 PI 接口和 PI 连接器能够从各种来源无缝收集数据,而 PI 服务器则高效地存储和管理数据。
可扩展性
PI 系统具有高度可扩展性,允许组织处理大量数据和不断增长的数据源,而不会影响性能。
资产建模
PI 资产框架 (AF) 提供了一种强大的方式来建模资产及其关联数据,从而更轻松地理解和分析复杂的工业流程。
数据可视化
PI DataLink 和 PI ProcessBook 等工具使用户能够分析和可视化存储在 PI 系统中的数据,从而促进更好的决策和流程优化。
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+ 由于其高性能和处理大量实时数据的能力,是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。
OSI PI 数据 Historian 用例
流程优化
OSI PI 可以通过提供来自传感器和其他来源的时间序列数据的实时洞察,帮助组织识别低效率、监控性能并优化其工业流程。
预测性维护
通过分析历史数据并检测模式或异常,OSI PI 使组织能够实施预测性维护策略,从而减少设备停机时间和维护成本。
能源管理
OSI PI 可用于跟踪各种资产和流程的能源消耗,从而使组织能够确定需要改进的领域并实施节能措施。
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 获取定价详情。
OSI PI 数据 Historian 定价模型
OSI PI 的定价通常基于数据源数量、用户数量和所需支持级别等因素的组合。定价详情不公开,因为它们是根据组织的具体需求以报价形式提供的。
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