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多、缺点最少，是一项重要的决策。下面您将找到 Prometheus 和 VictoriaMetrics 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 Prometheus 和 VictoriaMetrics 在涉及时间序列数据的工作负载方面的表现，而不是针对所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于大量的数据写入和访问这些数据的查询模式造成的。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。
Prometheus 与 VictoriaMetrics 细分
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| 数据库模型 | 时间序列数据库 |
时间序列数据库 |
| 架构 | 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中抓取指标。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、查询和告警。它可以作为服务器上的单个二进制文件或容器平台（如 Kubernetes）上部署。 |
VictoriaMetrics 可以部署为单节点实例用于小规模应用，或部署为集群设置用于大规模应用，提供水平可扩展性和复制。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 监控、告警、可观测性、系统指标、应用指标 |
监控、可观测性、物联网 (IoT)、实时分析、DevOps、应用性能监控 |
| 可扩展性 | Prometheus 设计注重可靠性，可以垂直扩展（单个节点增加资源）或通过联邦扩展（分层设置，其中 Prometheus 服务器从其他 Prometheus 服务器抓取指标） |
水平可扩展，支持集群和复制，以实现高可用性和性能 |
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Prometheus 概览
Prometheus 是一款开源监控和告警工具包，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告警。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。
VictoriaMetrics 概览
VictoriaMetrics 是一款由 VictoriaMetrics 公司开发的开源时间序列数据库。该数据库旨在通过提供最先进的监控和可观测性解决方案，帮助个人和组织应对其大数据挑战。VictoriaMetrics 被设计为快速、经济高效且可扩展的监控解决方案和时间序列数据库。
Prometheus 用于时间序列数据
Prometheus 专为时间序列数据设计，因为其主要重点是基于基础设施和应用程序状态进行监控和告警。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，并且可能不是高基数或长期数据存储的最佳选择。
VictoriaMetrics 用于时间序列数据
VictoriaMetrics 专为时间序列数据设计，使其成为涉及时间戳数据存储和分析的应用程序的可靠选择。它提供高性能的存储和检索能力，能够高效处理大量时间序列数据。
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。
- 时间序列 (Time Series)：指标的数据点集合，按时间戳索引。
- 标签 (Label)：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 Query Language) 来查询时间序列数据和生成告警。
VictoriaMetrics 关键概念
- 时间序列 (Time Series)：VictoriaMetrics 以时间序列的形式存储数据，时间序列是由时间索引的数据点序列。
- 指标 (Metric)：指标表示随时间跟踪的特定测量或观察。
- 标签 (Tag)：标签是与时间序列关联的键值对，用于过滤和分组数据。
- 字段 (Field)：字段包含与时间序列关联的实际数据值。
- 查询语言 (Query Language)：VictoriaMetrics 支持其自己的查询语言，用户可以使用该语言根据特定条件检索和分析时间序列数据。
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间序列数据，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，包含导出器、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水平可扩展性，但它支持联邦，允许多个 Prometheus 服务器共享和聚合数据。
VictoriaMetrics 架构
VictoriaMetrics 提供两种形式：单服务器 VictoriaMetrics 和 VictoriaMetrics 集群。单服务器 VictoriaMetrics 是一个易于使用和维护的一体化二进制文件。它可以很好地进行垂直扩展，并且可以处理每秒数百万个指标。另一方面，VictoriaMetrics 集群由允许构建水平可扩展集群的组件组成，从而在要求苛刻的环境中实现高可用性和可扩展性。VictoriaMetrics 的架构使用户可以选择最适合其需求的部署选项，并根据需要扩展其数据库基础设施。
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Prometheus 功能特性
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性的查询。
告警
Prometheus 支持基于用户定义的规则进行告警，并与各种告警管理和通知系统集成。
VictoriaMetrics 功能特性
高性能
VictoriaMetrics 针对时间序列数据的高性能存储和检索进行了优化。它可以高效处理每秒数百万个指标，并提供快速的查询执行，用于实时分析。
可扩展性
VictoriaMetrics 的架构允许垂直和水平扩展，使用户能够随着数据量和需求的增长而扩展其监控和时间序列数据库基础设施。
经济高效
VictoriaMetrics 为管理时间序列数据提供了经济高效的解决方案。其高效的存储和查询能力有助于在保持高性能的同时最大限度地降低运营成本。
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的健康状况和性能，包括 Kubernetes 和 Docker 环境。
应用性能监控 (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。
告警和异常检测
Prometheus 使组织能够根据特定阈值或条件设置告警，帮助他们快速识别和响应潜在问题或异常。
VictoriaMetrics 用例
监控和可观测性
VictoriaMetrics 广泛用于监控和可观测性目的，允许组织从各种系统和应用程序中收集、存储和分析指标和性能数据。它提供了必要的工具和功能来跟踪和可视化关键性能指标、排除问题并深入了解系统行为。
物联网 (IoT) 数据管理
VictoriaMetrics 适用于处理物联网 (IoT) 设备生成的大量时间序列数据。它可以高效地存储和处理传感器数据，从而实现对物联网生态系统的实时监控和分析。VictoriaMetrics 允许跟踪和分析来自工厂、制造厂、卫星和其他物联网设备的数据。
容量规划
VictoriaMetrics 支持对指标进行回顾性分析和预测，以用于容量规划。它允许组织分析历史数据，识别模式和趋势，并就资源分配和未来容量需求做出明智的决策。
Prometheus 定价模型
Prometheus 是一个开源项目，其使用不收取任何许可费。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，一些基于云的托管 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。
VictoriaMetrics 定价模型
VictoriaMetrics 是一个开源项目，这意味着它可以免费使用，并且不需要任何许可费。用户可以下载二进制版本、Docker 镜像或源代码来设置和部署 VictoriaMetrics，而无需承担任何直接成本。VictoriaMetrics 还为本地部署的企业产品和托管 VictoriaMetrics 实例提供付费产品。
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