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、缺点最少是一项重要的决策。下面您将找到 Mimir 和 Rockset 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 Rockset 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。这是因为数据写入量大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。
Mimir 与 Rockset 细分
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| 数据库模型 | 时间序列数据库 |
实时数据库 |
| 架构 | Grafana Mimir 是一款时间序列数据库，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 Grafana 托管的托管解决方案 |
Rockset 是一款实时分析数据库，专为现代云应用程序构建，旨在使开发人员能够创建实时、事件驱动的应用程序，并在结构化、半结构化和非结构化数据上运行复杂查询，且具有低延迟。Rockset 使用云原生分布式架构，将存储和计算分离，从而实现水平可扩展性和高效的资源利用率。数据由分布式、自动扩展的查询处理节点集自动索引和提供服务。 |
| 许可证 | APGL 3.0 |
闭源 |
| 用例 | 监控、可观测性、物联网 |
实时分析、事件驱动型应用、搜索和聚合、个性化用户体验、物联网数据分析 |
| 可扩展性 | 水平可扩展 |
通过分布式存储和计算实现水平可扩展 |
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Mimir 概览
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 启动并发布，旨在成为最具可扩展性和高性能的开源时间序列指标数据库。该项目融合了 Grafana Labs 工程师在以大规模运行 Grafana Enterprise Metrics 和 Grafana Cloud Metrics 中获得的知识和经验。
Rockset 概览
Rockset 是一款实时索引数据库，专为快速高效地查询结构化和半结构化数据而设计。Rockset 由前 Facebook 工程师于 2016 年创立，旨在提供一种无服务器搜索和分析解决方案，使用户无需传统数据库管理的复杂性即可构建强大的应用程序和数据驱动的产品。
Mimir 用于时间序列数据
Grafana Mimir 非常适合处理时间序列数据，使其成为涉及指标存储和分析场景的合适选择。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间序列指标，从而进行历史分析和趋势检测。它特别适用于需要可扩展且高性能的时间序列数据存储以进行指标监控和可观测性的应用程序。
Rockset 用于时间序列数据
Rockset 的实时索引和低延迟查询功能使其成为时间序列数据分析的绝佳选择。其无模式摄取和对复杂数据类型的支持使得时间序列数据的处理毫不费力，而其融合索引确保了对历史数据和实时数据的高效查询。Rockset 特别适用于需要实时分析的应用程序，例如物联网监控和异常检测。
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测值。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间序列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数据。
- 微服务：Grafana Mimir 采用基于微服务的架构，其中系统由多个水平可扩展的微服务组成，这些微服务可以独立并行运行。
Rockset 关键概念
- 融合索引：Rockset 使用一种独特的索引方法，该方法结合了倒排索引和列式索引，使数据库能够针对搜索和分析用例进行优化。
- 无模式摄取：Rockset 在摄取时自动推断模式，从而可以轻松处理 JSON 等半结构化数据格式。
- 虚拟实例：Rockset 使用虚拟实例的概念为不同的工作负载提供隔离和资源分配，从而确保可预测的性能。
Mimir 架构
Grafana Mimir 采用基于微服务的架构，其中系统由多个水平可扩展的微服务组成。这些微服务可以独立并行运行，从而实现工作负载的有效分配和可扩展性。Grafana Mimir 的组件被编译成一个单独的二进制文件，提供了一个统一且有凝聚力的系统。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。
Rockset 架构
Rockset 使用云原生无服务器架构，该架构构建在分布式共享式无系统之上。它是一个 NoSQL 数据库，与传统的关系数据库相比，它具有更高的灵活性和可扩展性。Rockset 架构的核心组件包括摄取服务、存储服务和查询服务。摄取服务负责从各种来源摄取数据，而存储服务维护融合索引。查询服务处理查询并提供 API，供开发人员与数据库交互。
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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性能改进。
高可用性
Grafana Mimir 通过确保冗余和容错能力来提供高可用性。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 为时间序列指标的长期存储提供了专用解决方案。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。
Rockset 功能
无服务器扩展
Rockset 根据工作负载自动扩展资源，这意味着用户无需管理任何基础设施或容量规划。### 全文搜索 Rockset 的融合索引支持全文搜索，使其成为需要高级搜索功能的应用程序的理想选择。 ### 与 BI 工具集成 Rockset 提供与 Tableau、Looker 和 Redash 等流行的商业智能 (BI) 工具的本机集成，使用户无需任何额外设置即可可视化和分析其数据。
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。它支持时间序列指标的存储和分析，从而使用户能够实时监控其系统和应用程序的性能、运行状况和行为。
长期指标存储
Grafana Mimir 专注于提供可扩展的长期存储，因此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 生成的大量时间序列数据。
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，以及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
Rockset 用例
实时分析
Rockset 的低延迟查询和实时摄取功能使其成为构建实时分析仪表板的理想选择，适用于物联网监控、社交媒体分析和日志分析等应用程序。
全文搜索
凭借其融合索引和对高级搜索功能的支持，Rockset 是构建全文搜索应用程序（例如产品目录或文档搜索系统）的绝佳选择。
机器学习
Rockset 实时摄取和查询大规模半结构化数据的能力使其成为机器学习应用程序的合适选择。
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。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。
Rockset 定价模型
Rockset 提供基于使用量的定价模型，该模型根据摄取的数据量、虚拟实例的数量以及执行的查询量向客户收费。定价模型旨在透明且灵活，允许用户仅为其消耗的资源付费。Rockset 还提供具有有限资源的免费层，供开发人员探索该平台。用户可以根据自己的需要选择按需实例和预留实例。
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