MySQL 与 AWS Redshift 对比

MySQL 概述

MySQL 是一个开源关系数据库管理系统，于 1995 年首次发布。由于其易用性、可靠性和性能，它是全球最受欢迎的数据库之一。MySQL 广泛用于 Web 应用程序、在线事务处理和数据仓库。Oracle Corporation 于 2010 年收购了 MySQL，但它仍然是开源软件，并拥有活跃的贡献者社区。

AWS Redshift 概述

Amazon Redshift 是云中完全托管的 PB 级数据仓库服务。它于 2012 年作为 AWS 产品套件的一部分推出。Redshift 专为分析工作负载而设计，并与各种数据加载和 ETL 工具以及商业智能和报告工具集成。它使用列式存储来优化存储成本并提高查询性能。

MySQL 用于时序数据

MySQL 可以用于存储和分析时序数据，但它不如专用时序数据库高效。MySQL 的灵活性和对各种索引技术的支持使其成为中小型时序数据集的合适选择。对于大型时序数据工作负载，具有高写入吞吐量或需要低延迟查询的用例，除非经过高度自定义，否则 MySQL 往往会难以应对。

AWS Redshift 用于时序数据

AWS Redshift 可以用于时序数据工作负载，尽管 Redshift 针对更通用的数据仓库用例进行了优化。用户可以利用日期和时间函数来聚合、过滤和转换时序数据。Redshift 还提供“时序表”，允许根据固定的保留期将数据存储在表中。

MySQL 关键概念

• 表：相关数据的集合，按行和列组织，这是在 MySQL 中存储数据的主要结构。
• 主键：表中每一行的唯一标识符，用于强制数据完整性并实现高效查询。
• 外键：表中引用另一个表中的主键的列或列集，用于建立表之间的关系。

AWS Redshift 关键概念

• 集群：Redshift 集群是一组节点，由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点管理与客户端应用程序的通信，并协调计算节点之间的查询执行。
• 计算节点：这些节点存储数据并并行执行查询。集群中计算节点的数量会影响其存储容量和查询性能。
• 列式存储：Redshift 使用列式存储格式，该格式按列而不是按行存储数据。这种格式提高了查询性能并减少了存储空间需求。
• 节点切片：计算节点分为切片。每个切片分配节点内存和磁盘空间的相等部分，在其中处理加载数据的一部分。

MySQL 架构

MySQL 是一个关系数据库管理系统，它使用 SQL 来定义和操作数据。它遵循客户端-服务器模型，其中 MySQL 服务器接受来自多个客户端的连接并处理其查询。MySQL 的架构包括一个存储引擎框架，允许用户从不同的存储引擎（例如 InnoDB、MyISAM 或 Memory）中进行选择，以针对特定用例优化数据库。

AWS Redshift 架构

Redshift 的架构基于分布式和共享无架构。集群由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点负责协调查询执行，而计算节点存储数据并并行执行查询。数据以列式格式存储，这提高了查询性能并减少了存储空间需求。Redshift 使用大规模并行处理 (MPP) 在多个节点之间分发和执行查询，使其能够水平扩展并为大规模数据仓库工作负载提供高性能。