Kdb 与 TimescaleDB

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。

TimescaleDB 概述

TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 之上的开源时间序列数据库。它的创建是为了解决管理时间序列数据的挑战，例如可扩展性、查询性能和数据保留策略。TimescaleDB 于 2017 年首次发布，此后因其 PostgreSQL 兼容性、性能优化和灵活的数据保留策略而成为存储和分析时间序列数据的热门选择。

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。其列式存储格式可以有效地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+ 特别擅长处理金融数据，尽管它也可以用于其他类型的时间序列数据。

TimescaleDB 用于时间序列数据

TimescaleDB 专为时间序列数据而设计，使其成为存储和查询此类数据的自然选择。它为时间序列数据管理提供了多项优势，例如水平可扩展性、列式存储和保留策略支持。但是，TimescaleDB 可能不是所有时间序列用例的最佳选择。一个例子是，如果应用程序需要非常高的写入吞吐量或实时分析，则其他专门的时间序列数据库（如 InfluxDB）可能更适合。

Kdb 关键概念

• q 语言：一种高级的、特定于领域的编程语言，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，这使得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。
• 散布表：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。

TimescaleDB 关键概念

• 超表：超表是一个分布式表，它按时间和可能的其他维度（例如设备 ID 或位置）进行分区。它是 TimescaleDB 中存储时间序列数据的主要抽象，旨在跨多个节点水平扩展。
• 块：块是超表的分区，包含超表数据的一个子集。块由 TimescaleDB 基于指定的时间间隔自动创建，并且可以单独压缩、索引和备份，以获得更好的性能和数据管理。
• 分布式超表：对于大规模部署，TimescaleDB 支持分布式超表，它跨多个节点对数据进行分区，以提高查询性能和容错能力。

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 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，并具有跨多台机器水平扩展的能力。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。

TimescaleDB 架构

TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 之上的扩展，继承了其关系数据模型和 SQL 支持。但是，TimescaleDB 使用自定义数据结构和针对时间序列数据的优化（例如超表和块）扩展了 PostgreSQL。