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确定哪种数据库具有最多的优势和最少的缺点是一项重要的决定。下面您将找到 MongoDB 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 MongoDB 和 StarRocks 在涉及时间序列数据的工作负载方面的性能，而不是所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出独特的挑战。这是因为数据写入量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 StarRocks 分解
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| 数据库模型 | 文档数据库 |
数据仓库 |
| 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、副本集配置以实现高可用性，或分片集群以实现水平扩展。它还作为名为 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。 |
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 | 社区版采用 SSPL 许可证，其他版本采用商业许可证 |
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 |
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，支持数据分片、复制和自动负载均衡 |
水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
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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。
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。
MongoDB 用于时间序列数据
虽然 MongoDB 是一种通用 NoSQL 数据库，但它可用于存储和处理时间序列数据。MongoDB 的灵活数据模型可以轻松适应时间序列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，该索引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间序列数据。MongoDB 最近还为时间序列用例添加了自定义列式存储引擎和时间序列集合，旨在提高默认 MongoDB 存储引擎在数据压缩和查询性能方面的性能。
StarRocks 用于时间序列数据
StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载，但也可用于时间序列数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
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，以称为 BSON（二进制 JSON）的类似 JSON 的格式存储。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。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构：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：StarRocks 采用全向量化执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据）指令批量处理数据，从而优化查询性能。
- 列式存储引擎：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，这通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (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：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。
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台服务器之间分配数据来实现水平扩展和负载均衡。
StarRocks 架构
StarRock 的架构包括全向量化执行引擎和列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还包含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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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。
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，它提供数据的预计算摘要，以获得更快的查询性能。
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。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要分析数据（因为它到达），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能力，StarRocks 是即席查询的理想选择，允许用户交互式地探索和分析数据。
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。
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，采用按需付费定价模式，该模式基于存储、数据传输和计算资源。MongoDB Atlas 提供免费层，其中资源有限，供想要尝试该服务而无需产生费用的用户使用。
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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