选择合适的数据库是构建任何软件应用的关键决策。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种数据库的优势最多、劣势最少是一项重要的决定。下面您将找到 MongoDB 和 Rockset 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 Rockset 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，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。这是因为写入的数据量很大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。
MongoDB 与 Rockset 细分
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| 数据库模型 | 文档数据库 |
实时数据库 |
| 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、高可用性的副本集配置或水平扩展的分片集群。它也可以作为名为 MongoDB Atlas 的托管云服务提供，该服务提供额外的功能，如自动备份、监控和全球分发。 |
Rockset 是一个为现代云应用构建的实时分析数据库，旨在使开发人员能够创建实时的、事件驱动的应用，并以低延迟对结构化、半结构化和非结构化数据运行复杂查询。Rockset 使用云原生、分布式架构，将存储和计算分离，从而实现水平可扩展性和高效的资源利用。数据会被自动索引，并由一组分布式、自动扩展的查询处理节点提供服务。 |
| 许可证 | 社区版的 SSPL 许可证，其他版本的商业许可证 |
闭源 |
| 用例 | 内容管理系统、移动应用、实时分析、物联网数据管理、电子商务平台 |
实时分析、事件驱动的应用、搜索和聚合、个性化用户体验、物联网数据分析 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分片、复制和自动负载均衡 |
水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
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MongoDB 概览
MongoDB 是一款流行的开源 NoSQL 数据库，于 2009 年推出。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它在各个行业和应用中的广泛采用。
Rockset 概览
Rockset 是一款实时索引数据库，专为快速高效地查询结构化和半结构化数据而设计。Rockset 由前 Facebook 工程师于 2016 年创立，旨在提供一种无服务器的搜索和分析解决方案，使用户能够构建强大的应用程序和数据驱动的产品，而无需传统数据库管理的复杂性。
MongoDB 用于时序数据
虽然 MongoDB 是一款通用 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演变的结构，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，该索引会在指定时间段后自动使旧数据过期，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的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优于默认 MongoDB 存储引擎的性能。
Rockset 用于时序数据
Rockset 的实时索引和低延迟查询能力使其成为时序数据分析的绝佳选择。它的无模式摄取和对复杂数据类型的支持使得时序数据的处理变得毫不费力，而其 Converged Index 确保了对历史数据和实时数据的高效查询。Rockset 特别适用于需要实时分析的应用，例如物联网监控和异常检测。
MongoDB 关键概念
一些特定于 MongoDB 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，用于保存一组文档。
- 文档：MongoDB 中的文档是单个记录，以类似 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，可以提高集合中特定字段的查询性能。
Rockset 关键概念
- Converged Index：Rockset 使用一种独特的索引方法，该方法结合了倒排索引和列式索引，使数据库能够针对搜索和分析用例进行优化。
- 无模式摄取：Rockset 在摄取时自动推断模式，从而可以轻松处理 JSON 等半结构化数据格式。
- 虚拟实例：Rockset 使用虚拟实例的概念为不同的工作负载提供隔离和资源分配，从而确保可预测的性能。
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跨多个服务器分发数据来实现水平扩展和负载均衡。
Rockset 架构
Rockset 使用云原生、无服务器架构，该架构构建在分布式、无共享系统之上。它是一款 NoSQL 数据库，与传统的关系数据库相比，它具有更高的灵活性和可扩展性。Rockset 架构的核心组件包括摄取服务、存储服务和查询服务。摄取服务负责从各种来源摄取数据，而存储服务维护 Converged Index。查询服务处理查询并为开发人员提供与数据库交互的 API。
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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和不断演变的数据结构。
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 的分片集群架构实现了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。
Rockset 功能
无服务器扩展
Rockset 会根据工作负载自动扩展资源，这意味着用户无需管理任何基础设施或容量规划。 ### 全文搜索 Rockset 的 Converged Index 支持全文搜索，使其成为需要高级搜索功能的应用程序的理想选择。 ### 与 BI 工具集成 Rockset 提供了与流行的商业智能 (BI) 工具（如 Tableau、Looker 和 Redash）的本地集成，使用户无需任何额外设置即可可视化和分析其数据。
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，内容管理系统通常需要存储和管理各种内容类型（如文章、图像和视频）的能力。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 对高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（如传感器读数和设备日志）生成的数据。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。
Rockset 用例
实时分析
Rockset 的低延迟查询和实时摄取能力使其非常适合为物联网监控、社交媒体分析和日志分析等应用程序构建实时分析仪表板。
全文搜索
凭借其 Converged Index 和对高级搜索功能的支持，Rockset 是构建全文搜索应用程序（如产品目录或文档搜索系统）的绝佳选择。
机器学习
Rockset 实时摄取和查询大规模半结构化数据的能力使其成为机器学习应用程序的合适选择。
MongoDB 定价模型
MongoDB 提供多种定价选项，包括免费的开源 Community Edition 和商业 Enterprise Edition，其中包括高级功能、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，采用基于存储、数据传输和计算资源的按需付费定价模型。MongoDB Atlas 提供免费层，资源有限，供希望在不产生费用的情况下试用服务的用户使用。
Rockset 定价模型
Rockset 提供基于使用量的定价模型，该模型根据客户摄取的数据量、虚拟实例的数量和执行的查询量收费。定价模型旨在透明且灵活，允许用户仅为他们消耗的资源付费。Rockset 还提供免费层，资源有限，供开发人员探索该平台。用户可以根据自己的需求在按需实例和预留实例之间进行选择。
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