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 StarRocks 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 StarRocks 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了独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据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。
Kdb 与 StarRocks 细分
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| 数据库模型 | 时间序列和列式数据库 |
数据仓库 |
| 架构 | Kdb 可以部署在本地、云端或作为混合解决方案。 |
StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和要求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
| 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 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 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，支持分布式存储和查询处理 |
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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，例如股市交易和报价。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。
StarRocks 概览
StarRocks 是一款开源高性能分析数据仓库，可实现实时、多维和高度并发的数据分析。它具有 MPP（大规模并行处理）架构，并配备了完全向量化的执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
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。
StarRocks 用于时间序列数据
StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载，但可以用于时间序列数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
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+ 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。
- 散列表：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。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构：StarRocks 采用 MPP 架构，可实现并行处理和分布式查询执行，从而实现高性能和可扩展性。
- 向量化执行引擎：StarRocks 采用完全向量化的执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据）指令批量处理数据，从而优化查询性能。
- 列式存储引擎：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (CBO)：StarRocks 包括一个完全自定义的基于成本的优化器，该优化器评估不同的查询执行计划，并根据估计的成本选择最有效的计划。
- 物化视图：StarRocks 支持智能物化视图，这些视图是数据的预计算摘要，通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。
Kdb 架构
kdb+ 是一种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。
StarRocks 架构
StarRocks 的架构包括完全向量化的执行引擎和列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还集成了基于成本的优化器和物化视图等功能，以优化查询性能。StarRocks 支持从各种来源实时和批量数据摄取，并可以直接分析存储在数据湖中的数据，而无需数据迁移
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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。
StarRocks 功能
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和角度探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高水平的并发，允许多个用户同时执行查询。
物化视图
StarRocks 支持物化视图，它为数据提供预计算摘要，以获得更快的查询性能。
Kdb 用例
金融数据分析
kdb+ 广泛应用于金融行业，用于存储和分析股市交易、报价和其他时间序列金融数据。
高频交易
kdb+ 是高频交易应用程序的热门选择，因为它具有高性能和处理大量实时数据的能力。
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。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要分析到达的数据，使他们能够做出及时且数据驱动的决策。
即席查询
凭借其高性能和高度并发的数据分析能力，StarRocks 非常适合即席查询，允许用户以交互方式探索和分析数据。
数据湖分析
StarRocks 支持直接从数据湖分析数据，而无需数据迁移。这使其成为利用数据湖进行存储和分析的组织的宝贵工具。
Kdb 定价模型
kdb+ 是一种商业产品，定价取决于部署模型以及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 以获取定价详情。
StarRocks 定价模型
StarRocks 可以使用开源项目部署在您自己的硬件上。还有许多商业供应商提供托管服务，以便在云端运行 StarRocks。
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