Prometheus 与 QuestDB 对比

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，重点在于可靠性和可扩展性。

QuestDB 概览

QuestDB 是一个开源关系型列式数据库，专门为时序和事件数据而设计。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。

Prometheus 用于时序数据

Prometheus 专为时序数据而设计，因为它的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，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序数据库，并且可能不是高基数或长期数据存储的最佳选择。

QuestDB 用于时序数据

QuestDB 擅长管理和分析时序数据。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 用于时序数据的 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。

Prometheus 关键概念

• 指标 (Metric)：系统特定方面的数值表示，例如 CPU 使用率或内存消耗。
• 时序 (Time Series)：指标的数据点集合，按时间戳索引。
• 标签 (Label)：为指标提供元数据和上下文的键值对，从而实现更精细的查询和聚合。
• PromQL：Prometheus 使用其自身的查询语言 PromQL（Prometheus 查询语言）来查询时序数据并生成警报。

QuestDB 关键概念

• 时序 (Time Series)：QuestDB 专注于时序数据，表示按时间索引的数据点。它经过优化，可以高效地存储和处理带时间戳的数据。
• 列式存储 (Column-Oriented)：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。此格式可实现高效压缩和更快的查询性能。
• SQL 扩展 (SQL Extensions)：QuestDB 使用专门为时序数据量身定制的功能扩展了 SQL 语言。这些扩展有助于实时分析，并允许用户利用熟悉的 SQL 结构来查询基于时间的数据。

Prometheus 架构

Prometheus 是一个单服务器、独立的监控系统，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序数据，该格式针对快速查询和低资源使用进行了优化。Prometheus 的架构是模块化和可扩展的，具有导出器、服务发现机制以及与其他监控系统的集成等组件。作为一个非分布式系统，它缺乏内置的集群或横向扩展，但它支持联邦，允许多个 Prometheus 服务器共享和聚合数据。

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功能。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，为用户在数据建模和查询方法方面提供了灵活性。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。