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,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、缺点最少是一项重要的决策。下面您将找到 Mimir 和 Redis 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 Mimir 和 Redis 在涉及时序数据的工作负载方面的表现,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。这是由于大量数据被写入以及访问该数据的查询模式所致。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。

Mimir 与 Redis 细分


 
数据库模型

时序数据库

内存数据库

架构

Grafana Mimir 是一款时序数据库,专为高性能、实时监控和分析而设计。它采用分布式架构,允许跨多个节点进行水平扩展,以处理大量数据和查询。由于它是开源的,因此可以部署在本地,也可以作为由 Grafana 托管的托管解决方案。

Redis 可以部署在本地、云端或作为托管服务。

许可证

APGL 3.0

BSD 3

使用案例

监控、可观测性、物联网

缓存、消息队列、实时分析、会话存储、地理空间数据处理

可扩展性

水平可扩展

通过分区和集群进行水平扩展,支持数据复制

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Mimir 概述

Grafana Mimir 是一个开源软件项目,为 Prometheus 提供可扩展的长期存储解决方案。Grafana Mimir 于 2022 年在 Grafana Labs 启动并宣布,旨在成为最可扩展和高性能的开源指标时序数据库。该项目融入了 Grafana Labs 工程师在以大规模运行 Grafana Enterprise Metrics 和 Grafana Cloud Metrics 时获得的知识和经验。

Redis 概述

Redis,即远程字典服务器,是一个开源的内存数据结构存储,可以用作数据库、缓存和消息队列。它由 Salvatore Sanfilippo 于 2009 年创建,并因其高性能和灵活性而广受欢迎。Redis 支持各种数据结构,例如字符串、哈希、列表、集合、带范围查询的有序集合、位图、HyperLogLog 和带半径查询的地理空间索引。


Mimir 用于时序数据

Grafana Mimir 非常适合处理时序数据,使其成为涉及指标存储和分析的场景的合适选择。它为 Prometheus(一种流行的开源监控和警报系统)提供长期存储功能。借助 Grafana Mimir,用户可以长期存储和查询时序指标,从而进行历史分析和趋势检测。它对于需要可扩展且高性能的时序数据存储以进行指标监控和可观测性目的的应用程序尤其有用。

Redis 用于时序数据

Redis 有一个专门用于处理时序数据的模块,称为 RedisTimeSeries。RedisTimeSeries 提供诸如下采样、数据保留策略以及 Redis 中时序数据的专用查询等功能。作为内存数据库,Redis 在读取和写入时序数据方面非常快,但由于 RAM 的成本高于磁盘,因此使用 Redis 可能会变得昂贵,具体取决于数据集的大小。如果您的用例不需要极快的响应时间,则可以通过使用更传统的时序数据库来省钱。


Mimir 关键概念

  • 指标:在 Grafana Mimir 中,指标表示随时间跟踪的测量值或观察结果。它们可以包括各种类型的数据,例如系统指标、应用程序性能指标或传感器数据。
  • 长期存储:Grafana Mimir 提供专门为长期保留时序数据量身定制的存储解决方案,允许用户长期存储和查询历史指标。
  • 微服务:Grafana Mimir 采用基于微服务的架构,其中系统由多个可以独立并行运行的水平可扩展微服务组成。

Redis 关键概念

  • 内存存储:Redis 将数据存储在内存中,与基于磁盘的数据库相比,这可以实现更快的数据访问和操作。
  • 数据结构:Redis 支持广泛的数据结构,包括字符串、哈希、列表、集合等,这为数据建模和存储方式提供了灵活性。
  • 持久性:Redis 提供可选的数据持久性,允许定期将数据保存到磁盘或写入日志以实现持久性。
  • 发布/订阅:Redis 提供发布/订阅消息传递系统,无需集中式消息代理即可实现客户端之间的实时通信。


Mimir 架构

Grafana Mimir 采用基于微服务的架构,其中系统包含多个水平可扩展微服务。这些微服务可以独立并行运行,从而实现工作负载和可扩展性的有效分配。Grafana Mimir 的组件被编译成单个二进制文件,提供统一且内聚的系统。该架构旨在实现高可用性和多租户,使多个用户和应用程序能够同时使用数据库。这种分布式架构确保了在处理大规模指标存储和检索场景中的可扩展性和弹性。

Redis 架构

Redis 是一种 NoSQL 数据库,它使用键值数据模型,其中每个键都与一个值相关联,该值存储为 Redis 支持的数据结构之一。该数据库是单线程的,这简化了其内部架构并减少了争用。Redis 可以部署为独立服务器、集群或主从复制设置,以实现可扩展性和高可用性。Redis 集群模式会自动跨多个节点对数据进行分片,从而提供数据分区和容错能力。

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Mimir 功能

可扩展性

Grafana Mimir 旨在水平扩展,使系统能够处理不断增长的数据量和不断增加的工作负载。其水平可扩展的微服务架构允许无缝扩展和改进的性能。

高可用性

Grafana Mimir 通过确保冗余和容错来提供高可用性。它允许跨多个节点复制和分发数据,从而确保数据持久性和存储指标的持续可用性。

长期存储

Grafana Mimir 为时序指标的长期存储提供专用解决方案。它提供高效的存储和检索机制,允许用户长期保留和分析历史指标数据。

Redis 功能

原子性

Redis 支持对复杂数据类型执行原子操作,使开发人员能够执行强大的操作,而无需担心竞争条件或其他并发处理问题。

广泛的数据结构支持

Redis 支持一系列数据结构,例如列表、集合、有序集合、哈希、位图、HyperLogLog 和地理空间索引。这种灵活性使开发人员可以通过使用根据其数据性能特征优化的数据结构,将 Redis 用于各种任务。

发布/订阅消息传递

Redis 提供发布/订阅消息传递系统,用于客户端之间的实时通信。

Lua 脚本

开发人员可以在 Redis 服务器中运行 Lua 脚本,从而可以在服务器本身中原子地执行复杂操作,从而减少网络往返次数。


Mimir 用例

指标监控和可观测性

Grafana Mimir 非常适合监控和可观测性用例。它支持时序指标的存储和分析,允许用户实时监控其系统和应用程序的性能、健康状况和行为。

长期指标存储

凭借其专注于提供可扩展的长期存储,Grafana Mimir 非常适合需要长期保留和分析历史指标数据的应用程序。它允许用户存储和查询 Prometheus 生成的大量时序数据。

趋势和异常检测

通过使用 Mimir 存储长期历史数据,它可以用于检测指标中的趋势,还可以用于将当前指标与历史数据进行比较以检测异常值和异常情况。

Redis 用例

缓存

Redis 通常用作缓存来存储频繁访问的数据,并减少其他数据库或服务上的负载,从而提高应用程序性能并减少延迟。

任务队列

Redis 可用于实现任务队列,这对于管理需要更长时间处理且应异步执行的任务非常有用。这在 Web 应用程序中尤其常见,在 Web 应用程序中,后台任务可以独立于请求/响应周期进行处理。

实时分析和机器学习

Redis 的高性能和低延迟数据访问使其适用于实时分析和机器学习应用程序,例如处理流数据、媒体流和处理时序数据。这可以通过使用 Redis 的数据结构和功能(如排序集、时间戳和发布/订阅消息传递)来实现。


Mimir 定价模型

Grafana Mimir 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。用户可以下载源代码并在自己的基础设施上部署 Grafana Mimir,而无需承担直接成本。但是,重要的是要考虑与托管和维护数据库基础设施相关的运营成本。

Redis 定价模型

Redis 是开源软件,这意味着它可以免费部署并在您自己的基础设施上使用。但是,也有可用的托管 Redis 服务,例如 Redis Enterprise,它们提供额外的功能、支持和易于部署。这些服务的定价通常取决于实例大小、数据存储和数据传输等因素。