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,决定哪个数据库的优势最多、缺点最少,是一个重要的决定。以下您将找到 Kdb 和 VictoriaMetrics 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 VictoriaMetrics 在涉及时间序列数据的工作负载中的性能,而不是针对所有可能的用例。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 VictoriaMetrics 细分


 
数据库模型

时间序列和列式数据库

时间序列数据库

架构

Kdb 可以部署在本地、云端或作为混合解决方案。

VictoriaMetrics 可以部署为单节点实例用于小型应用程序,或者部署为集群设置用于大型应用程序,提供水平可扩展性和复制。

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

监控、可观测性、物联网、实时分析、DevOps、应用程序性能监控

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,支持集群和复制,以实现高可用性和性能

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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。

VictoriaMetrics 概述

VictoriaMetrics 是由 VictoriaMetrics 公司开发的开源时间序列数据库。该数据库旨在通过提供最先进的监控和可观测性解决方案,帮助个人和组织应对他们的大数据挑战。VictoriaMetrics 被设计为快速、经济高效且可扩展的监控解决方案和时间序列数据库。


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。它的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。

VictoriaMetrics 用于时间序列数据

VictoriaMetrics 专为时间序列数据而设计,使其成为涉及存储和分析带时间戳数据的应用程序的可靠选择。它提供高性能的存储和检索能力,能够高效处理大量时间序列数据。


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,这允许更快地查询和分析时间序列数据。
  • :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,其中每一列都存储在单独的文件中,进一步提高了查询性能。

VictoriaMetrics 关键概念

  • 时间序列:VictoriaMetrics 以时间序列的形式存储数据,时间序列是由时间索引的数据点序列。
  • 指标:指标代表随时间跟踪的特定测量值或观察值。
  • 标签:标签是与时间序列关联的键值对,用于过滤和分组数据。
  • 字段:字段包含与时间序列关联的实际数据值。
  • 查询语言:VictoriaMetrics 支持其自己的查询语言,该语言允许用户根据特定条件检索和分析时间序列数据。


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,并能够在多台机器上水平扩展。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。

VictoriaMetrics 架构

VictoriaMetrics 有两种形式:单服务器 VictoriaMetrics 和 VictoriaMetrics 集群。单服务器 VictoriaMetrics 是一个易于使用和维护的一体化二进制文件。它可以很好地垂直扩展,并且可以处理每秒数百万个指标。另一方面,VictoriaMetrics 集群由允许构建水平可扩展集群的组件组成,从而在要求苛刻的环境中实现高可用性和可扩展性。VictoriaMetrics 的架构使用户可以选择最适合其需求的部署选项,并根据需要扩展其数据库基础设施。

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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,使其适用于跨多台机器处理大量数据。

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。它结合了类似 SQL 的语法和函数式编程风格。

VictoriaMetrics 功能

高性能

VictoriaMetrics 针对时间序列数据的高性能存储和检索进行了优化。它可以高效地处理每秒数百万个指标,并为实时分析提供快速的查询执行。

可扩展性

VictoriaMetrics 的架构允许垂直和水平扩展,使用户能够随着数据量和需求的增长而扩展其监控和时间序列数据库基础设施。

成本效益

VictoriaMetrics 为管理时间序列数据提供了经济高效的解决方案。其高效的存储和查询能力有助于在保持高性能的同时最大限度地降低运营成本。


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,尽管其主要重点仍然是金融数据。

VictoriaMetrics 用例

监控和可观测性

VictoriaMetrics 广泛用于监控和可观测性目的,允许组织收集、存储和分析来自各种系统和应用程序的指标和性能数据。它提供了必要的工具和功能来跟踪和可视化关键绩效指标、排除问题并深入了解系统行为。

物联网数据管理

VictoriaMetrics 适用于处理物联网设备生成的大量时间序列数据。它可以高效地存储和处理传感器数据,从而实现对物联网生态系统的实时监控和分析。VictoriaMetrics 允许跟踪和分析来自工厂、制造厂、卫星和其他物联网设备的数据。

容量规划

VictoriaMetrics 支持为容量规划目的对指标进行回顾性分析和预测。它允许组织分析历史数据、识别模式和趋势,并就资源分配和未来容量需求做出明智的决策。


Kdb 定价模型

kdb+ 是一款商业产品,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 位版本 kdb+ 用于非商业用途,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。

VictoriaMetrics 定价模型

VictoriaMetrics 是一个开源项目,这意味着它可以免费使用,并且不需要任何许可费。用户可以下载二进制版本、Docker 镜像或源代码来设置和部署 VictoriaMetrics,而无需承担任何直接成本。VictoriaMetrics 还为本地企业产品和托管 VictoriaMetrics 实例提供付费服务。