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，为您的特定用例和数据模型确定哪种数据库的优势最多，劣势最少，是一项重要的决策。下面您将找到 M3 和 AWS Redshift 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 M3 和 AWS Redshift 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，而不是针对所有可能的用例。时序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造成的。本文并非旨在说明哪种数据库更好；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。
M3 与 AWS Redshift 对比分析
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| 数据库模型 | 时序数据库 |
数据仓库 |
| 架构 | M3 堆栈可以部署在本地或云端，使用 Kubernetes 等容器化技术，或者作为 AWS 或 GCP 等平台上的托管服务 |
AWS Redshift 利用列式存储格式进行快速查询，并支持标准 SQL。Redshift 使用分布式、共享无架构，其中数据在多个计算节点之间进行分区。每个节点进一步划分为切片，每个切片并行处理数据子集。Redshift 可以部署在单节点或多节点集群中，后者为大型数据集提供更好的性能。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
闭源 |
| 用例 | 监控、可观测性、物联网、实时分析、大规模指标处理 |
业务分析、大规模数据处理、实时仪表板、数据集成、机器学习 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，专为高可用性和大规模部署而设计 |
支持独立扩展存储和计算，并支持根据需要添加或删除节点 |
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M3 概览
M3 是一个完全用 Go 编写的分布式时序数据库。它旨在收集大量监控时序数据，以水平可扩展的方式分发存储，并有效利用硬件资源。M3 最初由 Uber 开发，作为 Prometheus 和 Graphite 的可扩展远程存储后端，后来开源以供更广泛使用。
AWS Redshift 概览
Amazon Redshift 是云中完全托管的 PB 级数据仓库服务。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。
M3 用于时序数据
M3 专为时序数据设计。它是一个分布式且可扩展的时序数据库，针对处理大量高分辨率数据点进行了优化，使其成为存储、查询和分析时序数据的理想解决方案。
M3 的架构侧重于提供快速高效的查询能力以及高摄取率，这对于处理时序数据至关重要。其水平可扩展性和高可用性确保它可以处理大规模部署的需求，并在数据量增长时保持性能。
AWS Redshift 用于时序数据
AWS Redshift 可用于时序数据工作负载，尽管 Redshift 针对更通用的数据仓库用例进行了优化。用户可以利用基于日期和时间的函数来聚合、过滤和转换时序数据。Redshift 还提供“时序表”，允许数据根据固定的保留期存储在表中。
M3 关键概念
- 时序数据压缩：M3 能够压缩时序数据，从而显着节省内存和磁盘空间。它使用两种压缩算法，M3TSZ 和 protobuf 编码，以实现高效的数据压缩。
- 分片：M3 使用分配给物理节点的虚拟分片。时序键被哈希到一组固定的虚拟分片，从而实现无缝的水平扩展和节点管理。
- 一致性级别：M3 为读取和写入操作以及集群连接操作提供可变的一致性级别。写入一致性级别包括 One（单个节点成功）、Majority（大多数节点成功）和 All（所有节点成功）。读取一致性级别为 One，对应于从单个节点读取
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：计算节点被划分为切片。每个切片都分配了节点内存和磁盘空间的相等部分，在其中处理加载数据的一部分。
M3 架构
M3 设计为水平可扩展并处理高数据吞吐量。它使用 fileset 文件作为长期存储的主要单元，存储时序值的压缩流。在块时间窗口变得不可访问后，这些文件将被刷新到磁盘。M3 具有提交日志，相当于其他数据库中的提交日志或预写日志，可确保数据完整性。客户端对等流负责从对等方获取块以进行引导。M3 还实施缓存策略，通过确定哪些刷新块保留在内存中来优化高效读取。
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，从而提高查询性能并减少存储空间需求。Redshift 使用大规模并行处理 (MPP) 在多个节点之间分发和执行查询，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。
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M3 功能
提交日志
M3 使用提交日志来确保数据完整性，为写入操作提供持久性。
对等流
M3 的客户端对等流从对等方获取数据块以进行引导，从而优化数据检索和分发。
缓存机制
M3 实施各种缓存策略以有效管理内存使用，将频繁访问的数据块保存在内存中以加快读取速度。
AWS Redshift 功能
可扩展性
Redshift 允许您通过添加或删除计算节点来向上或向下扩展集群，使您能够根据需要调整存储容量和查询性能。
性能
Redshift 的列式存储格式和 MPP 架构使其能够为大规模数据仓库工作负载提供高性能的查询执行。
安全性
Redshift 提供一系列安全功能，包括静态和传输中加密、使用 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 的网络隔离以及与 AWS Identity and Access Management (IAM) 集成以进行访问控制。
M3 用例
监控和可观测性
M3 特别适用于大规模监控和可观测性任务，因为它可以存储和管理由基础设施、应用程序和微服务生成的大量时序数据。组织可以使用 M3 来分析、可视化和检测从各种来源收集的指标中的异常，从而使他们能够识别潜在问题并优化其系统。
物联网和传感器数据
M3 可用于存储和处理物联网设备和传感器生成的大量时序数据。通过处理来自数百万个设备和传感器的数据，M3 可以为组织提供关于其连接设备的性能、使用模式和潜在问题的宝贵见解。此信息可用于优化、预测性维护和提高物联网系统的整体效率。
金融数据分析
金融组织可以使用 M3 来存储和分析与股票、债券、商品和其他金融工具相关的时序数据。通过提供快速高效的查询功能，M3 可以帮助分析师和交易员根据历史趋势、当前市场状况和潜在的未来发展做出更明智的决策。
AWS Redshift 用例
数据仓库
Redshift 专为大规模数据仓库工作负载而设计，为存储和分析结构化数据提供可扩展且高性能的解决方案。
商业智能和报告
Redshift 与各种 BI 和报告工具集成，使组织能够从其数据中获得见解并做出数据驱动的决策。
ETL 和数据集成
Redshift 支持数据加载和提取、转换和加载 (ETL) 过程，允许您集成来自各种来源的数据并为分析做好准备。
M3 定价模型
M3 是一个开源数据库，可以免费使用，但您需要考虑管理基础设施和运行 M3 所用硬件的成本。Chronosphere 是 M3 与 Uber 的共同维护者，还提供使用 M3 作为后端存储层的托管可观测性服务。
AWS Redshift 定价模型
Amazon Redshift 提供两种定价模型：按需和预留实例。使用按需定价，您只需按小时为使用的容量付费，无需长期承诺。预留实例提供选择预留一年或三年期限容量的选项，与按需定价相比，每小时费率更低。除了这些定价模型外，您还可以在不同节点类型之间进行选择，这些节点类型提供不同数量的存储、内存和计算资源。
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