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，劣势最少，是一个重要的决定。以下您将找到 QuestDB 和 AWS Redshift 的关键概念、架构、特性、用例和定价模型的概述，以便您快速了解它们之间的对比。
本文的主要目的是比较 QuestDB 和 AWS Redshift 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。这是由于写入的数据量很大以及访问该数据的查询模式。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。
QuestDB 与 AWS Redshift 对比细分
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| 数据库模型 | 时序数据库 |
数据仓库 |
| 架构 | QuestDB 专为水平扩展而设计，使您能够跨多个节点分布数据和查询，以提高性能和可用性。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。 |
AWS Redshift 利用列式存储格式进行快速查询，并支持标准 SQL。Redshift 使用分布式、共享无架构，其中数据跨多个计算节点进行分区。每个节点进一步划分为切片，每个切片并行处理数据子集。Redshift 可以部署在单节点或多节点集群中，后者为大型数据集提供更好的性能。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
闭源 |
| 用例 | 监控、可观测性、物联网、实时分析、金融服务、高频交易 |
商业分析、大规模数据处理、实时仪表板、数据集成、机器学习 |
| 可扩展性 | 高性能，支持水平扩展和多线程 |
支持独立扩展存储和计算，并支持根据需要添加或删除节点 |
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QuestDB 概述
QuestDB 是一个开源的关系型列式数据库，专为时序和事件数据而设计。它结合了高性能的摄取能力和 SQL 分析，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。
AWS Redshift 概述
Amazon Redshift 是一个完全托管的、PB 级云数据仓库服务。它于 2012 年作为 AWS 产品套件的一部分推出。Redshift 专为分析工作负载而设计，并与各种数据加载和 ETL 工具以及商业智能和报告工具集成。它使用列式存储来优化存储成本并提高查询性能。
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 的时序 SQL 扩展使用户能够执行实时分析并从其时间戳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。
AWS Redshift 用于时序数据
AWS Redshift 可以用于时序数据工作负载，尽管 Redshift 针对更通用的数据仓库用例进行了优化。用户可以利用基于日期和时间的函数来聚合、过滤和转换时序数据。Redshift 还提供“时序表”，允许数据存储在基于固定保留期的表中。
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。它经过优化，可以高效地存储和处理时间戳数据。
- 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。
AWS Redshift 关键概念
- 集群：Redshift 集群是一组节点，由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点管理与客户端应用程序的通信，并协调计算节点之间的查询执行。
- 计算节点：这些节点存储数据并并行执行查询。集群中计算节点的数量会影响其存储容量和查询性能。
- 列式存储：Redshift 使用列式存储格式，该格式将数据存储在列而不是行中。这种格式提高了查询性能并减少了存储空间需求。
- 节点切片：计算节点被划分为切片。每个切片都被分配了节点内存和磁盘空间的均等部分，在其中处理一部分加载的数据。
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 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。
AWS Redshift 架构
Redshift 的架构基于分布式和共享无架构。一个集群由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点负责协调查询执行，而计算节点存储数据并并行执行查询。数据以列式格式存储，这提高了查询性能并减少了存储空间需求。Redshift 使用大规模并行处理 (MPP) 在多个节点之间分发和执行查询，使其能够水平扩展并为大规模数据仓库工作负载提供高性能。
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QuestDB 特性
高性能摄取
QuestDB 针对高吞吐量摄取进行了优化，允许用户以高速有效地摄取大量时序数据。
快速 SQL 查询
QuestDB 提供快速的 SQL 查询，用于分析时序数据。它使用时序特定的功能扩展了 SQL 语言，以辅助实时分析。
操作简易性
QuestDB 旨在提供操作简易的用户友好体验。它支持使用流行协议（如 InfluxDB 行协议和 PostgreSQL 线协议）的与模式无关的摄取。此外，还提供 REST API 用于批量导入和导出，从而简化数据管理任务。
AWS Redshift 特性
可扩展性
Redshift 允许您通过添加或删除计算节点来向上或向下扩展集群，使您能够根据需要调整存储容量和查询性能。
性能
Redshift 的列式存储格式和 MPP 架构使其能够为大规模数据仓库工作负载提供高性能的查询执行。
安全性
Redshift 提供一系列安全功能，包括静态和传输中加密、使用 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 的网络隔离以及与 AWS Identity and Access Management (IAM) 的集成以进行访问控制。
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。
AWS Redshift 用例
数据仓库
Redshift 专为大规模数据仓库工作负载而设计，为存储和分析结构化数据提供可扩展且高性能的解决方案。
商业智能和报告
Redshift 与各种 BI 和报告工具集成，使组织能够从其数据中获得见解并做出数据驱动的决策。
ETL 和数据集成
Redshift 支持数据加载和提取、转换和加载 (ETL) 流程，允许您集成来自各种来源的数据并为分析做好准备。
QuestDB 定价模型
QuestDB 是一个在 Apache 2 许可证下发布的开源项目。它可以免费使用，并且不需要任何许可费用。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，而无需承担直接成本。QuestDB 还提供托管云服务。
AWS Redshift 定价模型
Amazon Redshift 提供两种定价模型：按需和预留实例。使用按需定价，您按小时为使用的容量付费，无需长期承诺。预留实例提供选择预留一年或三年期限的容量，与按需定价相比，每小时费率更低。除了这些定价模型外，您还可以在不同节点类型之间进行选择，这些节点类型提供不同数量的存储、内存和计算资源。
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