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决定哪个数据库的优点最多，缺点最少，是一项重要的决策。以下您将找到 Mimir 和 StarRocks 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 StarRocks 在涉及时序数据的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。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 StarRocks 分解
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| 数据库模型 | 时序数据库 |
数据仓库 |
| 架构 | Grafana Mimir 是一款为高性能、实时监控和分析而设计的时序数据库。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，因此可以本地部署，也可以作为 Grafana 托管的托管解决方案 |
StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和要求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
| 许可证 | APGL 3.0 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 监控、可观测性、物联网 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 可扩展性 | 水平可扩展 |
水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
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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，旨在成为最具可扩展性和高性能的指标开源时序数据库。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。
StarRocks 概述
StarRocks 是一款开源高性能分析型数据仓库，支持实时、多维和高并发数据分析。它采用 MPP（大规模并行处理）架构，并配备了全向量化执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
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的应用程序尤其有用。
StarRocks 用于时序数据
StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载，但也可用于时序数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
Mimir 关键概念
- 指标 (Metrics)：在 Grafana Mimir 中，指标代表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 (Long-term Storage)：Grafana Mimir 提供了一种专门为长期保留时序数据而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 (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运行。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构 (MPP Architecture)：StarRocks 采用 MPP 架构，该架构支持并行处理和分布式查询执行，从而实现高性能和可扩展性。
- 向量化执行引擎 (Vectorized Execution Engine)：StarRocks 采用全向量化执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据流）指令批量处理数据，从而优化查询性能。
- 列式存储引擎 (Columnar Storage Engine)：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，这通过仅访问查询执行期间必要的列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (CBO) (Cost-Based Optimizer (CBO))：StarRocks 包括一个完全自定义的基于成本的优化器，该优化器评估不同的查询执行计划，并根据估计成本选择最有效的计划。
- 物化视图 (Materialized View)：StarRocks 支持智能物化视图，这些视图是数据的预计算摘要，通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。
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 的组件被编译成单个二进制文件，提供了一个统一且有凝聚力的系统。该架构被设计为高可用性和多租户，使多个用户和应用程序可以同时使用数据库。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。
StarRocks 架构
StarRocks 的架构包括全向量化执行引擎和列式存储引擎，以实现高效的数据处理和存储。它还结合了诸如基于成本的优化器和物化视图等功能，以优化查询性能。StarRocks 支持从各种来源实时和批量数据摄取，并支持直接分析存储在数据湖中的数据，而无需数据迁移
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Mimir 功能
可扩展性
Grafana Mimir 旨在进行水平扩展，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 为时序指标的长期存储提供了专用解决方案。它提供了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。
StarRocks 功能
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和角度探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高并发级别，允许多个用户同时执行查询。
物化视图
StarRocks 支持物化视图，这些视图为更快地查询性能提供数据的预计算摘要。
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
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，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
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要分析到达的数据，从而使他们能够做出及时且数据驱动的决策。
即席查询
凭借其高性能和高并发数据分析功能，StarRocks 是即席查询的理想选择，允许用户以交互方式探索和分析数据。
数据湖分析
StarRocks 支持直接从数据湖分析数据，而无需数据迁移。这使其成为利用数据湖进行存储和分析的组织的宝贵工具。
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，而不会产生直接成本。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。
StarRocks 定价模型
StarRocks 可以使用开源项目部署在您自己的硬件上。还有许多商业供应商提供托管服务，以在云端运行 StarRocks。
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