Kdb 与 AWS Redshift 对比

Kdb 概述

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。

AWS Redshift 概述

Amazon Redshift 是一项完全托管的 PB 级云数据仓库服务。它于 2012 年作为 AWS 产品套件的一部分推出。Redshift 专为分析工作负载而设计，并与各种数据加载和 ETL 工具以及商业智能和报告工具集成。它使用列式存储来优化存储成本并提高查询性能。

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 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，但它也可用于其他类型的时间序列数据。

AWS Redshift 用于时间序列数据

AWS Redshift 可以用于时间序列数据工作负载，尽管 Redshift 针对更通用的数据仓库用例进行了优化。用户可以利用日期和基于时间的函数来聚合、过滤和转换时间序列数据。Redshift 还提供“时间序列表”，允许根据固定的保留期将数据存储在表中。

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+ 将数据存储在列中，而不是行中，这可以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，其中每列都存储在单独的文件中，从而进一步提高查询性能。

AWS Redshift 关键概念

• 集群：Redshift 集群是一组节点，由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点管理与客户端应用程序的通信，并协调计算节点之间的查询执行。
• 计算节点：这些节点存储数据并并行执行查询。集群中计算节点的数量会影响其存储容量和查询性能。
• 列式存储：Redshift 使用列式存储格式，该格式将数据存储在列中而不是行中。这种格式提高了查询性能并减少了存储空间需求。
• 节点切片：计算节点分为切片。每个切片都分配了节点内存和磁盘空间的相等部分，用于处理加载数据的一部分。

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和磁盘存储，并且可以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。

AWS Redshift 架构

Redshift 的架构基于分布式和共享无架构。一个集群由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点负责协调查询执行，而计算节点存储数据并并行执行查询。数据以列式格式存储，这提高了查询性能并减少了存储空间需求。Redshift 使用大规模并行处理 (MPP) 在多个节点之间分配和执行查询，使其能够水平扩展并为大规模数据仓库工作负载提供高性能。