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,决定哪个数据库的优势最大、缺点最少是一个重要的决定。下面您将找到 PostgreSQL 和 QuestDB 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 QuestDB 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。这是因为要写入大量数据以及访问这些数据的查询模式。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 QuestDB 细分
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数据库模型 | 关系型数据库 |
时序数据库 |
架构 | PostgreSQL 可以部署在各种平台,例如本地部署、虚拟机或托管云服务(如 Amazon RDS、Google Cloud SQL 或 Azure Database for PostgreSQL)。 |
QuestDB 专为水平扩展而设计,使您能够跨多个节点分发数据和查询,从而提高性能和可用性。它可以根据您的基础设施需求和偏好,部署在本地、云端或作为混合解决方案。 |
许可 | 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、可观测性、物联网、实时分析、金融服务、高频交易 |
可扩展性 | 支持垂直扩展,通过分区、分片和使用可用工具进行水平扩展 |
高性能,支持水平扩展和多线程 |
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PostgreSQL 概览
PostgreSQL,也称为 Postgres,是一个开源关系型数据库管理系统,于 1996 年首次发布。它具有悠久的历史,是一个健壮、可靠且功能丰富的数据库系统,广泛用于各种行业和应用程序。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。它由一个由贡献者组成的专门社区开发和维护,并且可在多个平台上使用,包括 Windows、Linux 和 macOS。
QuestDB 概览
QuestDB 是一个开源关系型列式数据库,专为时序数据和事件数据设计。它将高性能的摄取能力与 SQL 分析相结合,使其成为管理和分析大量基于时间的数据的强大工具。QuestDB 解决了处理高吞吐量的挑战,并提供了一种通过 SQL 查询分析摄取数据的简单方法。它非常适合金融市场数据和应用程序指标等用例。
PostgreSQL 用于时序数据
PostgreSQL 可以用于时序数据存储和分析,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 可以处理时序数据。但是,在数据压缩、写入吞吐量和查询速度等方面,Postgres 不如专门的时序数据库那样针对时序数据进行优化。PostgreSQL 还缺少许多有用于处理时序数据的功能,例如降采样、保留策略和用于时序数据分析的自定义 SQL 函数。
QuestDB 用于时序数据
QuestDB 在管理和分析时序数据方面表现出色。凭借其高性能的摄取能力,它可以处理高数据吞吐量,使其适用于实时数据摄取场景。QuestDB 针对时序数据的 SQL 扩展使用户能够执行实时分析,并从其带时间戳的数据中获得有价值的见解。无论是金融市场数据还是应用程序指标,QuestDB 都通过其快速的 SQL 查询和操作简易性简化了摄取和分析时序数据的过程。
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,先将更改记录到日志中。
- TOAST:超尺寸属性存储技术是一种将大型数据值存储在单独的表中,以减少主表磁盘空间消耗的机制。
QuestDB 关键概念
- 时序数据:QuestDB 专注于时序数据,它表示按时间索引的数据点。它针对高效存储和处理带时间戳的数据进行了优化。
- 列式存储:QuestDB 采用列式存储格式,其中数据按列而不是按行组织和存储。这种格式可以实现高效压缩和更快的查询性能。
- SQL 扩展:QuestDB 使用专门为时序数据定制的功能扩展了 SQL 语言。这些扩展促进了实时分析,并允许用户利用熟悉的 SQL 结构来查询基于时间的数据。
PostgreSQL 架构
PostgreSQL 是一个客户端-服务器关系型数据库系统,它使用 SQL 语言进行查询和操作。它采用基于进程的架构,与数据库的每个连接都由一个单独的服务器进程处理。这种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。
QuestDB 架构
QuestDB 遵循混合架构,该架构结合了列式和行式数据库的特性。它利用列式存储格式来实现高效压缩和查询性能,同时保留了使用 SQL 功能处理关系数据的能力。QuestDB 同时支持 SQL 和类似 NoSQL 的功能,为用户提供数据建模和查询方法的灵活性。该数据库由多个组件组成,包括摄取引擎、存储引擎和查询引擎,它们协同工作以确保高性能的数据摄取和检索。
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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。
QuestDB 功能
高性能摄取
QuestDB 针对高吞吐量摄取进行了优化,允许用户以高速高效地摄取大量时序数据。
快速 SQL 查询
QuestDB 为分析时序数据提供快速 SQL 查询。它使用时序特定功能扩展了 SQL 语言,以协助进行实时分析。
操作简易性
QuestDB 旨在提供操作简易的用户友好体验。它支持使用流行的协议(如 InfluxDB 行协议和 PostgreSQL 线协议)进行与模式无关的摄取。此外,REST API 可用于批量导入和导出,从而简化数据管理任务。
PostgreSQL 用例
企业级应用程序
PostgreSQL 因其可靠性、性能和功能集而成为大型企业级应用程序的热门选择。
GIS 应用程序
借助 PostGIS 扩展,PostgreSQL 可用于在地图绘制、路由和地理编码等应用程序中存储和分析地理空间数据。
OLTP 工作负载
作为关系型数据库,PostgreSQL 非常适合几乎任何涉及事务性工作负载的应用程序。
QuestDB 用例
金融市场数据
QuestDB 非常适合管理和分析金融市场数据。其高性能的摄取和快速的 SQL 查询能够实时高效地处理和分析大量市场数据。
应用程序指标
QuestDB 可用于收集和分析应用程序指标。其处理高数据吞吐量和提供实时分析能力的能力使其适用于监控和分析性能指标、日志和其他应用程序相关数据。
物联网数据分析
QuestDB 的高性能摄取和时序分析能力使其成为分析物联网传感器数据的宝贵工具。
PostgreSQL 定价模型
PostgreSQL 是开源软件,其使用不收取任何许可费。但是,当部署自托管 PostgreSQL 服务器时,可能会产生硬件、托管和运营费用。一些基于云的托管 PostgreSQL 服务(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。
QuestDB 定价模型
QuestDB 是一个根据 Apache 2 许可证发布的开源项目。它可以免费使用,并且不需要任何许可费。用户可以访问 GitHub 上的源代码,并在自己的基础设施上部署 QuestDB,而不会产生直接成本。QuestDB 还提供托管云服务。
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