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，确定哪种数据库对于您的特定用例和数据模型具有最大的优势和最小的缺点是一项重要的决定。下面您将找到 MongoDB 和 QuestDB 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 MongoDB 和 QuestDB 在涉及 时序数据 的工作负载方面的表现，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。这是由于大量数据被写入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。
MongoDB 与 QuestDB 的对比分析
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| 数据库模型 | 文档数据库 |
时序数据库 |
| 架构 | MongoDB 使用灵活的、类似 JSON 的文档模型来存储数据，这允许动态模式更改而无需停机。它支持即席查询、索引和实时聚合。MongoDB 可以部署为独立服务器，在副本集配置中实现高可用性，或作为分片集群实现水平扩展。它也可以作为名为 MongoDB Atlas 的托管云服务使用，该服务提供自动化备份、监控和全球分发等附加功能。 |
QuestDB 专为水平扩展而设计，使您能够跨多个节点分发数据和查询，以提高性能和可用性。它可以根据您的基础设施需求和偏好，部署在本地、云端或混合解决方案中。 |
| 许可证 | 社区版的 SSPL，其他版本的商业许可证 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 内容管理系统、移动应用程序、实时分析、物联网数据管理、电子商务平台 |
监控、可观测性、物联网、实时分析、金融服务、高频交易 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分片、复制和自动负载均衡 |
高性能，支持水平扩展和多线程 |
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MongoDB 概述
MongoDB 是一款流行的开源 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、无模式的数据模型、水平可扩展性和高性能。其易用性、基于 JSON 的文档存储以及对各种编程语言的支持，促成了其在各个行业和应用中的广泛采用。
QuestDB 概述
QuestDB 是一款开源的关系型列式数据库，专门为时序和事件数据设计。它将高性能的摄取能力与 SQL 分析相结合，使其成为管理和分析大量基于时间的数据的强大工具。QuestDB 解决了处理高吞吐量的挑战，并提供了一种通过 SQL 查询分析摄取数据的简单方法。它非常适合金融市场数据和应用程序指标等用例。
MongoDB 用于时序数据
虽然 MongoDB 是一种通用 NoSQL 数据库，但它可以用于存储和处理时序数据。MongoDB 灵活的数据模型允许轻松适应时序数据不断变化的结构，例如添加新指标或修改现有指标。MongoDB 提供对生存时间 (TTL) 索引的内置支持，这些索引会在指定时间段后自动过期旧数据，使其适用于管理具有有限存储容量的大量时序数据。MongoDB 最近还为时序用例添加了自定义列式存储引擎和时序集合，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。
QuestDB 用于时序数据
QuestDB 在管理和分析时序数据方面表现出色。凭借其高性能的摄取能力，它可以处理高数据吞吐量，使其适用于实时数据摄取场景。QuestDB 针对时序的 SQL 扩展使用户能够执行实时分析，并从其带时间戳的数据中获得有价值的见解。无论是金融市场数据还是应用程序指标，QuestDB 都通过其快速的 SQL 查询和操作简易性简化了摄取和分析时序数据的过程。
MongoDB 关键概念
MongoDB 特有的一些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，用于保存一组文档。
- 文档：MongoDB 中的文档是单个记录，以类似于 JSON 的格式（称为 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。
QuestDB 关键概念
- 时序：QuestDB 专注于时序数据，它表示按时间索引的数据点。它针对高效存储和处理带时间戳的数据进行了优化。
- 列式存储：QuestDB 采用列式存储格式，其中数据按列而不是按行组织和存储。这种格式可以实现高效压缩和更快的查询性能。
- SQL 扩展：QuestDB 使用专门为时序数据定制的功能扩展了 SQL 语言。这些扩展有助于实时分析，并允许用户利用熟悉的 SQL 结构来查询基于时间的数据。
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，这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台服务器之间分发数据来实现水平扩展和负载均衡。
QuestDB 架构
QuestDB 遵循混合架构，该架构结合了列式和行式数据库的功能。它利用列式存储格式来实现高效压缩和查询性能，同时保留了使用 SQL 功能处理关系数据的能力。QuestDB 支持 SQL 和类似 NoSQL 的功能，为用户的数据建模和查询方法提供了灵活性。该数据库由多个组件组成，包括摄取引擎、存储引擎和查询引擎，它们协同工作以确保高性能的数据摄取和检索。
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MongoDB 功能
灵活的数据模型
MongoDB 的无模式数据模型允许存储和查询各种数据类型，使其非常适合处理复杂且不断发展的数据结构。
高可用性
MongoDB 的副本集功能通过自动故障转移和数据冗余确保高可用性。
水平可扩展性
MongoDB 的分片集群架构支持水平扩展和负载均衡，使其能够处理大规模数据处理和查询。
QuestDB 功能
高性能摄取
QuestDB 针对高吞吐量摄取进行了优化，允许用户以高速高效地摄取大量的时序数据。
快速 SQL 查询
QuestDB 提供快速的 SQL 查询来分析时序数据。它使用时序特定功能扩展了 SQL 语言，以帮助进行实时分析。
操作简易性
QuestDB 旨在通过操作简易性提供用户友好的体验。它支持使用流行的协议（如 InfluxDB 行协议和 PostgreSQL 线协议）进行模式无关的摄取。此外，REST API 可用于批量导入和导出，从而简化数据管理任务。
MongoDB 用例
内容管理系统
MongoDB 灵活的数据模型使其成为内容管理系统的理想选择，这些系统通常需要能够存储和管理各种内容类型，例如文章、图像和视频。MongoDB 的无模式特性允许轻松适应不断变化的内容结构和需求。
物联网数据存储和分析
MongoDB 对大数据量和水平可扩展性的支持使其适用于存储和处理物联网设备生成的数据，例如传感器读数和设备日志。其高效索引和查询数据的能力允许对物联网设备进行实时分析和监控。
电子商务平台
MongoDB 的灵活性和性能特性使其成为电子商务平台的绝佳选择，在电子商务平台中，需要高效地存储和查询各种产品信息、客户数据和交易记录。灵活的数据模型可以轻松适应产品属性和客户偏好的变化，而高可用性和可扩展性功能可确保流畅且响应迅速的用户体验。
QuestDB 用例
金融市场数据
QuestDB 非常适合管理和分析金融市场数据。其高性能的摄取和快速的 SQL 查询使实时高效处理和分析大量的市场数据成为可能。
应用程序指标
QuestDB 可用于收集和分析应用程序指标。其处理高数据吞吐量和提供实时分析能力的能力使其适用于监控和分析性能指标、日志和其他应用程序相关数据。
物联网数据分析
QuestDB 的高性能摄取和时序分析能力使其成为分析物联网传感器数据的宝贵工具。
MongoDB 定价模型
MongoDB 提供各种定价选项，包括免费的开源社区版和商业企业版，后者包括高级功能、管理工具和支持。MongoDB Inc. 还提供完全托管的基于云的数据库即服务 MongoDB Atlas，采用按需付费的定价模式，具体取决于存储、数据传输和计算资源。MongoDB Atlas 提供免费层级，资源有限，供想要免费试用该服务的用户使用。
QuestDB 定价模型
QuestDB 是一个根据 Apache 2 许可证发布的开源项目。它可以免费使用，无需任何许可费。用户可以在 GitHub 上访问源代码，并在自己的基础设施上部署 QuestDB，而无需承担直接成本。QuestDB 还提供托管云服务。
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