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大，缺点最少，是一项重要的决策。下面您将找到 Mimir 和 VictoriaMetrics 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 VictoriaMetrics 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该数据的查询模式造成的。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 VictoriaMetrics 细分
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| 数据库模型 | 时序数据库 |
时序数据库 |
| 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，因此可以本地部署，也可以作为 Grafana 托管的托管解决方案部署 |
VictoriaMetrics 可以部署为单节点实例用于小型应用程序，也可以部署为集群设置用于大型应用程序，提供水平可扩展性和复制。 |
| 许可证 | APGL 3.0 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 监控、可观测性、物联网 |
监控、可观测性、物联网、实时分析、DevOps、应用程序性能监控 |
| 可扩展性 | 水平可扩展 |
水平可扩展，支持集群和复制，以实现高可用性和高性能 |
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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，旨在成为最可扩展、性能最高的开源指标时序数据库。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。
VictoriaMetrics 概览
VictoriaMetrics 是由 VictoriaMetrics 公司开发的开源时序数据库。该数据库旨在通过提供最先进的监控和可观测性解决方案，帮助个人和组织应对他们的大数据挑战。VictoriaMetrics 被设计为快速、经济高效且可扩展的监控解决方案和时序数据库。
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，用户可以存储和查询较长时间段的时序指标，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序数据存储以进行指标监控和可观测性的应用程序。
VictoriaMetrics 用于时序数据
VictoriaMetrics 专为时序数据而设计，使其成为涉及时间戳数据存储和分析的应用程序的可靠选择。它提供高性能的存储和检索功能，能够高效处理大量的时序数据。
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 提供专为长期保留时序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运行。
VictoriaMetrics 关键概念
- 时序 (Time Series)：VictoriaMetrics 以时序的形式存储数据，时序是由时间索引的数据点序列。
- 指标 (Metric)：指标表示随时间跟踪的特定测量值或观测值。
- 标签 (Tag)：标签是与时序关联的键值对，用于过滤和分组数据。
- 字段 (Field)：字段包含与时序关联的实际数据值。
- 查询语言 (Query Language)：VictoriaMetrics 支持其自己的查询语言，允许用户根据特定条件检索和分析时序数据。
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。
VictoriaMetrics 架构
VictoriaMetrics 有两种形式：单服务器 VictoriaMetrics 和 VictoriaMetrics 集群。单服务器 VictoriaMetrics 是一个一体化二进制文件，易于使用和维护。它可以很好地进行垂直扩展，并且可以处理每秒数百万个指标。另一方面，VictoriaMetrics 集群由允许构建水平可扩展集群的组件组成，从而在要求严苛的环境中实现高可用性和可扩展性。VictoriaMetrics 的架构使用户可以选择最适合其需求的部署选项，并根据需要扩展其数据库基础设施。
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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提升。
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专用解决方案。它提供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。
VictoriaMetrics 功能
高性能
VictoriaMetrics 针对时序数据的高性能存储和检索进行了优化。它可以高效处理每秒数百万个指标，并为实时分析提供快速查询执行。
可扩展性
VictoriaMetrics 的架构允许垂直和水平扩展，使用户可以根据数据量和需求的增长来扩展其监控和时序数据库基础设施。
成本效益
VictoriaMetrics 为管理时序数据提供了经济高效的解决方案。其高效的存储和查询功能有助于在保持高性能的同时最大限度地降低运营成本。
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
VictoriaMetrics 用例
监控和可观测性
VictoriaMetrics 广泛用于监控和可观测性目的，允许组织收集、存储和分析来自各种系统和应用程序的指标和性能数据。它提供了必要的工具和功能来跟踪和可视化关键绩效指标、排除问题并深入了解系统行为。
物联网数据管理
VictoriaMetrics 适用于处理物联网设备生成的大量时序数据。它可以高效地存储和处理传感器数据，从而实现对物联网生态系统的实时监控和分析。VictoriaMetrics 允许跟踪和分析来自工厂、制造工厂、卫星和其他物联网设备的数据。
容量规划
VictoriaMetrics 支持对指标进行回顾性分析和预测，以用于容量规划。它允许组织分析历史数据、识别模式和趋势，并就资源分配和未来容量需求做出明智的决策。
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。
VictoriaMetrics 定价模型
VictoriaMetrics 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。用户可以下载二进制版本、Docker 镜像或源代码来设置和部署 VictoriaMetrics，而无需承担任何直接成本。VictoriaMetrics 还为本地企业产品和托管 VictoriaMetrics 实例提供付费服务。
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