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，针对您的特定用例和数据模型，确定哪个数据库的优势最大，劣势最小，是一个重要的决定。下面您将找到 OSI PI Data Historian 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 OSI PI Data Historian 和 StarRocks 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。这是由于大量的数据写入和访问这些数据的查询模式。本文并非旨在论证哪个数据库更好；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。
OSI PI Data Historian 与 StarRocks 对比细分
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| 数据库模型 | 时序数据库/数据 Historian |
数据仓库 |
| 架构 | OSIsoft PI System 是一套软件产品，专为工业环境中的实时数据采集、存储和时序数据分析而设计。PI System 围绕 PI Server 构建，PI Server 存储、处理数据并将其提供给客户端，并且可以部署在本地或云端。 |
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 | 闭源 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 工业数据管理、实时监控、资产健康跟踪、预测性维护、能源管理 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 可扩展性 | 通过分布式架构、数据复制和数据联邦支持水平扩展，以实现大规模部署 |
水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
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OSI PI Data Historian 概览
OSI PI，也称为 OSIsoft PI System，是一个企业级数据管理和分析平台，专门用于处理来自工业过程、传感器和其他来源的时序数据。PI System 由 OSIsoft（2021 年被 AVEVA 收购）开发，自 1980 年代推出以来，已广泛应用于能源、制造、公用事业和制药等各个行业。它能够实时收集、存储、分析和可视化大量的时序数据，使组织能够获得洞察力、优化流程并改进决策。
StarRocks 概览
StarRocks 是一款开源高性能分析型数据仓库，支持实时、多维和高并发的数据分析。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。
OSI PI Data Historian 用于时序数据
OSI PI 专为存储时序数据而创建，使其成为需要管理大量传感器和过程数据的组织的理想选择。其架构和组件经过优化，可以高效且低延迟地收集、存储和分析时序数据。PI System 的可扩展性和性能使其成为处理工业过程、物联网设备或其他来源生成的大量数据的组织的合适解决方案。
StarRocks 用于时序数据
StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载，但也可用于时序数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
OSI PI Data Historian 关键概念
- PI Server：PI System 的核心组件，负责数据采集、存储和管理。
- PI 接口和 PI 连接器：从各种来源收集数据并将其发送到 PI Server 的软件组件。
- PI 资产框架：一个建模框架，允许用户创建资产及其关联元数据的分层结构，从而更容易理解和分析数据。
- PI DataLink：Microsoft Excel 的一个加载项，使用户可以直接从 Excel 访问和分析 PI System 数据。
- PI ProcessBook：一个可视化工具，用于创建 PI System 数据的交互式图形显示。
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，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 包含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，并根据估计的成本选择最有效的计划。
- 物化视图：StarRocks 支持智能物化视图，它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。
OSI PI Data Historian 架构
OSI PI 是一个围绕 PI Server 构建的数据管理平台，PI Server 负责数据采集、存储和管理。PI System 使用高效的专有时序数据库来存储数据。PI 接口和 PI 连接器从各种来源收集数据并将其发送到 PI Server。PI 资产框架 (AF) 允许用户以分层结构对资产及其关联数据进行建模，从而更容易理解和分析数据。各种客户端工具，例如 PI DataLink 和 PI ProcessBook，使用户能够访问和可视化存储在 PI System 中的数据。
StarRocks 架构
StarRocks 的架构包括一个全向量化执行引擎和一个列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还集成了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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OSI PI Data Historian 功能
数据采集和存储
OSI PI 的 PI 接口和 PI 连接器能够从各种来源无缝地采集数据，而 PI Server 则高效地存储和管理数据。
可扩展性
PI System 具有高度可扩展性，允许组织处理大量数据和不断增长的数据源，而不会影响性能。
资产建模
PI 资产框架 (AF) 提供了一种强大的方式来建模资产及其关联数据，从而更容易理解和分析复杂的工业过程。
数据可视化
诸如 PI DataLink 和 PI ProcessBook 之类的工具使用户能够分析和可视化存储在 PI System 中的数据，从而促进更好的决策和流程优化。
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 旨在处理高水平的并发，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，以实现更快的查询性能。
OSI PI Data Historian 用例
流程优化
OSI PI 可以通过提供来自传感器和其他来源的时序数据的实时洞察，帮助组织识别低效率、监控性能并优化其工业流程。
预测性维护
通过分析历史数据并检测模式或异常，OSI PI 使组织能够实施预测性维护策略，从而减少设备停机时间和维护成本。
能源管理
OSI PI 可用于跟踪各种资产和流程的能源消耗，从而使组织能够识别需要改进的领域并实施节能措施。
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，以便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 非常适合即席查询，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。
OSI PI Data Historian 定价模型
OSI PI 的定价通常基于多种因素的组合，例如数据源的数量、用户数量以及所需的支持级别。定价详情不公开，因为它们是根据组织的具体需求以报价形式提供的。
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，以在云中运行 StarRocks。
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