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,针对您的特定用例和数据模型,确定哪个数据库的优势最多、劣势最少是一项重要的决策。以下概述了 Kdb 和 Rockset 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型,以便您快速了解它们之间的对比。
本文的主要目的是比较 Kdb 和 Rockset 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独特的挑战。这是由于写入的数据量巨大以及访问数据的查询模式所致。本文无意论证哪个数据库更好;它只是提供了每个数据库的概述,以便您做出明智的决定。
Kdb 与 Rockset 细分
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数据库模型 | 时间序列和列式数据库 |
实时数据库 |
架构 | Kdb 可以部署在本地、云端或作为混合解决方案。 |
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 | 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 |
实时分析、事件驱动的应用程序、搜索和聚合、个性化用户体验、物联网数据分析 |
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 |
水平可扩展,采用分布式存储和计算 |
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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。
Rockset 概述
Rockset 是一款实时索引数据库,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。
Kdb 在时间序列数据方面的应用
kdb+ 专为存储时间序列数据而设计,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对时间序列数据进行高效的压缩和检索,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。
Rockset 在时间序列数据方面的应用
Rockset 的实时索引和低延迟查询功能使其成为时间序列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间序列数据毫不费力,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,例如物联网监控和异常检测。
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。
- 分散表:一种表存储格式,其中每列存储在单独的文件中,进一步提高了查询性能。
Rockset 关键概念
- Converged Index:Rockset 使用一种独特的索引方法,该方法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,从而可以轻松处理像 JSON 这样的半结构化数据格式。
- 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。
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,并且能够跨多台机器进行水平扩展。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。
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 Ingestion Service、Storage Service 和 Query Service。Ingestion Service 负责从各种来源摄取数据,而 Storage Service 维护 Converged Index。Query Service 处理查询并提供 API,供开发人员与数据库交互。
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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+ 设计为水平扩展,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。它将类似 SQL 的语法与函数式编程风格相结合。
Rockset 功能
无服务器扩展
Rockset 会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 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 提供了与流行的商业智能 (BI) 工具(如 Tableau、Looker 和 Redash)的本地集成,使用户无需任何额外设置即可可视化和分析他们的数据。
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
由于 kdb+ 的高性能和处理大量实时数据的能力,它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。
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 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。
Kdb 定价模型
kdb+ 是一款商业产品,其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。
Rockset 定价模型
Rockset 提供基于使用量的定价模型,根据客户摄取的数据量、虚拟实例的数量和执行的查询量收费。定价模型旨在透明且灵活,允许用户仅为他们消耗的资源付费。Rockset 还提供了一个免费层级,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求在按需实例和预留实例之间进行选择。
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