MongoDB 与 Prometheus 对比

MongoDB 概述

MongoDB 是一个流行的开源 NoSQL 数据库，于 2009 年发布。MongoDB 旨在处理大量非结构化和半结构化数据，提供灵活的、无模式数据模型、水平可扩展性和高性能。它的易用性、基于 JSON 的文档存储以及对各种编程语言的支持，促成了它在各个行业和应用中的广泛采用。

Prometheus 概述

Prometheus 是一个开源监控和告警工具包，最初于 2012 年在 SoundCloud 开发。此后，它已成为被广泛采用的监控解决方案，并且是云原生计算基金会 (CNCF) 项目的一部分。Prometheus 专注于为容器化和基于微服务的环境提供实时洞察和告警。它的主要用例是监控基础设施和应用程序，重点是可靠性和可扩展性。

MongoDB 用于时间序列数据

尽管 MongoDB 是一个通用 NoSQL 数据库，但它可用于存储和处理时间序列数据。MongoDB 灵活的数据模型允许轻松适应时间序列数据不断发展的结构，例如添加新指标或修改现有指标。MongoDB 提供了对生存时间 (TTL) 索引的内置支持，该索引在指定时间段后会自动使旧数据过期，使其适合管理具有有限存储容量的大量时间序列数据。MongoDB 最近还添加了自定义列式存储引擎和时间序列集合，用于时间序列用例，旨在提高数据压缩和查询性能方面相对于默认 MongoDB 存储引擎的性能。

Prometheus 用于时间序列数据

Prometheus 专为时间序列数据而设计，因为它的主要重点是基于基础设施和应用程序状态的监控和告警。它使用基于拉取的模型，其中 Prometheus 服务器以规则的间隔从目标系统抓取指标。此模型适用于监控动态环境，因为它允许自动发现和监控新实例。但是，Prometheus 并非旨在作为通用时间序列数据库，并且可能不是高基数或长期数据存储的最佳选择。

MongoDB 关键概念

一些 MongoDB 特有的关键术语和概念包括

• 数据库：MongoDB 数据库是集合的容器，集合是相关文档的组。
• 集合：MongoDB 中的集合类似于关系数据库中的表，其中包含一组文档。
• 文档：MongoDB 中的文档是单个记录，以类似 JSON 的格式 BSON（二进制 JSON）存储。集合中的文档可以具有不同的结构。
• 字段：字段是文档中的键值对，类似于关系数据库中的属性或列。
• 索引：MongoDB 中的索引是一种数据结构，可提高集合中特定字段的查询性能。

Prometheus 关键概念

• 指标：系统特定方面的数值表示，例如 CPU 使用率或内存消耗。
• 时间序列：指标的数据点集合，按时间戳索引。
• 标签：键值对，为指标提供元数据和上下文，从而实现更精细的查询和聚合。
• PromQL：Prometheus 使用自己的查询语言 PromQL（Prometheus 查询语言）来查询时间序列数据和生成告警。

MongoDB 架构

MongoDB 的架构以其灵活的、基于文档的数据模型为中心。作为 NoSQL 数据库，MongoDB 支持无模式结构，该结构允许存储和查询各种数据类型，例如嵌套数组和文档。MongoDB 可以部署为独立服务器、副本集或分片集群。副本集通过自动故障转移和数据冗余提供高可用性，而分片集群通过基于分片键在多个服务器之间分发数据来实现水平扩展和负载均衡。

Prometheus 架构

Prometheus 是一个单服务器、独立的监控系统，它使用基于拉取的方法从目标系统收集指标。它以自定义的、高度压缩的磁盘格式存储时间序列数据，该格式针对快速查询和低资源使用率进行了优化。Prometheus 的架构是模块化且可扩展的，组件包括导出器、服务发现机制以及与其他监控系统的集成。作为一个非分布式系统，它缺少内置的集群或水平可扩展性，但它支持联邦，允许多个 Prometheus 服务器共享和聚合数据。