在构建任何软件应用程序时,选择正确的数据库至关重要。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,决定哪个数据库的优势最大、缺点最少,是一项重要的决策。下面您将找到 PostgreSQL 和 Prometheus 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 PostgreSQL 和 Prometheus 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了独特的挑战。这是因为数据写入量大以及访问数据的查询模式。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。
PostgreSQL 与 Prometheus 细分
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数据库模型 | 关系数据库 |
时间序列数据库 |
架构 | PostgreSQL 可以部署在各种平台上,例如本地部署、虚拟机中,或作为托管云服务,如 Amazon RDS、Google Cloud SQL 或 Azure Database for PostgreSQL。 |
Prometheus 使用基于拉取的模型,它以给定的时间间隔从配置的目标抓取指标。它以自定义、高效的本地存储格式存储时间序列数据,并支持多维数据收集、查询和警报。它可以作为单个二进制文件部署在服务器上,也可以部署在 Kubernetes 等容器平台上。 |
许可证 | PostgreSQL 许可证(类似于 MIT 或 BSD) |
Apache 2.0 |
用例 | Web 应用程序、地理空间数据、商业智能、分析、内容管理系统、金融应用程序、科学应用程序 |
监控、警报、可观测性、系统指标、应用程序指标 |
可扩展性 | 支持纵向扩展、通过分区、分片和使用可用工具进行复制的横向扩展 |
Prometheus 专为可靠性而设计,可以纵向扩展(具有增加资源的单个节点)或通过联邦(分层设置,其中 Prometheus 服务器从其他 Prometheus 服务器抓取指标)进行扩展 |
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PostgreSQL 概览
PostgreSQL,也称为 Postgres,是一个开源关系数据库管理系统,于 1996 年首次发布。它拥有悠久的作为稳健、可靠且功能丰富的数据库系统的历史,广泛应用于各个行业和应用程序。PostgreSQL 以其对 SQL 标准的遵守和可扩展性而闻名,这允许用户定义自己的数据类型、运算符和函数。它由专门的贡献者社区开发和维护,可在包括 Windows、Linux 和 macOS 在内的多个平台上使用。
Prometheus 概览
Prometheus 是一个开源监控和警报工具包,最初于 2012 年在 SoundCloud 开发。此后,它已成为广泛采用的监控解决方案,并且是云原生计算基金会 (CNCF) 项目的一部分。Prometheus 专注于为容器化和基于微服务的环境提供实时洞察和警报。其主要用例是监控基础设施和应用程序,重点是可靠性和可扩展性。
PostgreSQL 用于时间序列数据
PostgreSQL 可以用于时间序列数据存储和分析,尽管它并非专门为此用例而设计。凭借其丰富的数据类型、索引选项和窗口函数支持,PostgreSQL 可以处理时间序列数据。但是,在数据压缩、写入吞吐量和查询速度等方面,Postgres 不如专门的时间序列数据库那样针对时间序列数据进行优化。PostgreSQL 还缺少许多对于处理时间序列数据有用的功能,例如降采样、保留策略和用于时间序列数据分析的自定义 SQL 函数。
Prometheus 用于时间序列数据
Prometheus 专门为时间序列数据而设计,因为其主要重点是基于基础设施和应用程序状态的监控和警报。它使用基于拉取的模型,其中 Prometheus 服务器以固定的时间间隔从目标系统抓取指标。此模型适用于监控动态环境,因为它允许自动发现和监控新实例。但是,Prometheus 并非旨在作为通用时间序列数据库,可能不是高基数或长期数据存储的最佳选择。
PostgreSQL 关键概念
- MVCC:多版本并发控制是 PostgreSQL 使用的一种技术,允许多个事务并发执行,而不会发生冲突或锁定。
- WAL:预写式日志是一种用于确保数据持久性的方法,通过在将更改写入主数据文件之前将其记录到日志中。
- TOAST:超尺寸属性存储技术是一种用于在单独的表中存储大型数据值以减少主表的磁盘空间消耗的机制。
Prometheus 关键概念
- 指标:系统特定方面的数字表示,例如 CPU 使用率或内存消耗。
- 时间序列:指标的数据点集合,按时间戳索引。
- 标签:键值对,为指标提供元数据和上下文,从而实现更精细的查询和聚合。
- PromQL:Prometheus 使用其自己的查询语言 PromQL(Prometheus 查询语言)来查询时间序列数据并生成警报。
PostgreSQL 架构
PostgreSQL 是一个客户端-服务器关系数据库系统,使用 SQL 语言进行查询和操作。它采用基于进程的架构,其中与数据库的每个连接都由单独的服务器进程处理。此架构提供了不同用户和会话之间的隔离。PostgreSQL 支持 ACID 事务,并使用 MVCC、WAL 和其他技术的组合来确保数据一致性、持久性和性能。它还支持各种扩展和外部模块以增强其功能。
Prometheus 架构
Prometheus 是一个单服务器、独立监控系统,它使用基于拉取的方法从目标系统收集指标。它以自定义、高度压缩的磁盘格式存储时间序列数据,该格式针对快速查询和低资源使用率进行了优化。Prometheus 的架构是模块化且可扩展的,组件包括导出器、服务发现机制以及与其他监控系统的集成。作为一个非分布式系统,它缺乏内置的集群或横向可扩展性,但它支持联邦,允许多个 Prometheus 服务器共享和聚合数据。
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PostgreSQL 功能
可扩展性
PostgreSQL 允许用户定义自定义数据类型、运算符和函数,使其高度适应特定的应用程序需求。
全文搜索
PostgreSQL 内置了对全文搜索的支持,使用户能够执行复杂的基于文本的查询和分析。
地理空间支持
借助 PostGIS 扩展,PostgreSQL 可以存储和操作地理空间数据,使其适用于 GIS 应用程序。
Prometheus 功能
基于拉取的模型
Prometheus 通过主动抓取目标来收集指标,从而实现动态环境的自动发现和监控。
PromQL
强大的 Prometheus 查询语言允许对时间序列数据进行富有表现力和灵活的查询。
警报
Prometheus 支持基于用户定义的规则发出警报,并与各种警报管理和通知系统集成。
PostgreSQL 用例
企业应用程序
PostgreSQL 因其可靠性、性能和功能集而成为大型企业应用程序的常用选择。
GIS 应用程序
借助 PostGIS 扩展,PostgreSQL 可用于存储和分析地图绘制、路由和地理编码等应用程序中的地理空间数据。
OLTP 工作负载
作为关系数据库,PostgreSQL 非常适合几乎任何涉及事务性工作负载的应用程序。
Prometheus 用例
基础设施监控
Prometheus 广泛用于监控容器化和基于微服务的基础设施(包括 Kubernetes 和 Docker 环境)的运行状况和性能。
应用程序性能监控 (APM)
Prometheus 可以使用客户端库收集自定义应用程序指标,并实时监控应用程序性能。
警报和异常检测
Prometheus 使组织能够根据特定阈值或条件设置警报,帮助他们快速识别和响应潜在问题或异常。
PostgreSQL 定价模型
PostgreSQL 是开源软件,其使用不收取许可费。但是,在部署自托管 PostgreSQL 服务器时,可能会产生硬件、托管和运营费用。几种基于云的托管 PostgreSQL 服务(例如 Amazon RDS、Google Cloud SQL 和 Azure Database for PostgreSQL)根据存储、计算资源和支持等因素提供不同的定价模型。
Prometheus 定价模型
Prometheus 是一个开源项目,其使用不收取许可费。但是,在部署自托管 Prometheus 服务器时,可能会产生硬件、托管和运营费用。此外,几种基于云的托管 Prometheus 服务(例如 Grafana Cloud 和 Weave Cloud)根据数据保留、查询速率和支持等因素提供不同的定价模型。
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