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，劣势最少，是一项重要的决定。下面您将找到 Mimir 和 Snowflake 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 Snowflake 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。
Mimir 与 Snowflake 细分
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| 数据库模型 | 时间序列数据库 |
云数据仓库 |
| 架构 | Grafana Mimir 是一个时间序列数据库，专为高性能、实时监控和分析而设计。它具有分布式架构，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部署。 |
Snowflake 可以跨多个云提供商部署，包括 AWS、Azure 和 Google Cloud |
| 许可证 | APGL 3.0 |
闭源 |
| 用例 | 监控、可观测性、物联网 |
大数据分析、数据仓库、数据工程、数据共享、机器学习 |
| 可扩展性 | 水平可扩展 |
高度可扩展，具有多集群共享数据架构、自动扩展和性能隔离 |
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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 Labs 于 2022 年启动并宣布，Grafana Mimir 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 时获得的知识和经验。
Snowflake 概述
Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台，成立于 2012 年，并于 2014 年正式发布。它旨在帮助组织高效地存储、处理和分析大量的结构化和半结构化数据。Snowflake 独特的架构将存储、计算和云服务分离，允许用户独立扩展和优化每个组件。
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，用户可以存储和查询较长时间段内的时间序列指标，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间序列数据存储以进行指标监控和可观测性的应用程序尤其有用。
Snowflake 用于时间序列数据
虽然 Snowflake 并非专门为时间序列数据而设计，但由于其可扩展且灵活的架构，它仍然可以有效地存储、处理和分析此类数据。Snowflake 的列式存储格式，加上其强大的查询引擎和对 SQL 的支持，使其成为时间序列数据分析的合适选择。
Mimir 关键概念
- 指标 (Metrics)：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 (Long-term Storage)：Grafana Mimir 提供了一种专门为长期保留时间序列数据而定制的存储解决方案，允许用户存储和查询较长时间段内的历史指标。
- 微服务 (Microservices)：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地运行。
Snowflake 关键概念
- 虚拟仓库 (Virtual Warehouse)：Snowflake 中的一种计算资源，用于处理查询并执行数据加载和卸载。虚拟仓库可以根据需求独立地向上或向下扩展。
- 微分区 (Micro-Partition)：Snowflake 中的一个存储单元，包含表中数据的子集。微分区经过自动优化，可实现高效查询。
- 时间旅行 (Time Travel)：Snowflake 中的一项功能，允许用户在特定时间点或特定时间范围内查询历史数据。
- 数据共享 (Data Sharing)：在 Snowflake 帐户之间安全共享数据的能力，无需复制或传输数据。
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的微服务。这些微服务可以独立并行地运行，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。
Snowflake 架构
Snowflake 的架构将存储、计算和云服务分离，允许用户独立扩展和优化每个组件。该平台使用列式存储格式，并支持 ANSI SQL 进行查询和数据操作。Snowflake 构建于 AWS、Azure 和 GCP 之上，提供完全托管、弹性且安全的数据仓库解决方案。Snowflake 架构的关键组件包括数据库、表、虚拟仓库和微分区。
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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专用解决方案。它提供了高效的存储和检索机制，允许用户在较长时间段内保留和分析历史指标数据。
Snowflake 功能
弹性
Snowflake 的架构允许独立扩展存储和计算资源，使用户能够快速适应不断变化的工作负载和需求。
完全托管
Snowflake 是一项完全托管的服务，消除了用户管理基础设施、软件更新或备份的需求。
安全性
Snowflake 提供全面的安全功能，包括静态和传输中加密、多因素身份验证以及细粒度的访问控制。
数据共享
Snowflake 允许在帐户之间安全地共享数据，而无需复制或传输数据。
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。它支持存储和分析时间序列指标，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
Grafana Mimir 专注于提供可扩展的长期存储，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
Snowflake 用例
数据仓库
Snowflake 提供可扩展、安全且完全托管的数据仓库解决方案，使其适用于需要存储、处理和分析大量结构化和半结构化数据的组织。
数据湖
Snowflake 可以充当数据湖，用于摄取和存储大量的原始、未处理的数据，这些数据随后可以根据需要进行转换和分析。
数据集成和 ETL
Snowflake 对 SQL 的支持以及各种数据加载和卸载选项使其成为数据集成和 ETL 的理想选择
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。
Snowflake 定价模型
Snowflake 提供按需付费的定价模式，存储和计算资源分别收费。存储按每 TB 每月计费，而计算资源则根据使用量计费，以 Snowflake Credits 衡量。Snowflake 提供各种版本，包括标准版、企业版、业务关键版和虚拟私有 Snowflake 版，每个版本都具有不同的功能和定价选项。用户还可以选择按需或预购的折扣 Snowflake Credits。
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