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，确定哪个数据库的优势最多，劣势最少，是一项重要的决策。下面您将找到 QuestDB 和 Rockset 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 QuestDB 和 Rockset 在涉及时间序列数据的工作负载方面的性能，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。这是由于写入的数据量巨大以及访问该数据的查询模式所致。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
QuestDB 与 Rockset 细分
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| 数据库模型 | 时间序列数据库 |
实时数据库 |
| 架构 | 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。 |
Rockset 是一种为现代云应用程序构建的实时分析数据库，旨在使开发人员能够创建实时、事件驱动的应用程序，并以低延迟对结构化、半结构化和非结构化数据运行复杂查询。Rockset 使用云原生、分布式架构，将存储和计算分离，从而实现水平可扩展性和高效的资源利用。数据由分布式、自动扩展的查询处理节点集自动索引和服务。 |
| 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 |
实时分析、事件驱动的应用程序、搜索和聚合、个性化用户体验、物联网数据分析 |
| 可扩展性 | 高性能，支持水平扩展和多线程 |
水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
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QuestDB 概览
QuestDB 是一款开源的关系型列式数据库，专为时间序列和事件数据而设计。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。
Rockset 概览
Rockset 是一款实时索引数据库，旨在快速高效地查询结构化和半结构化数据。Rockset 由前 Facebook 工程师于 2016 年创立，旨在提供一种无服务器搜索和分析解决方案，使用户能够构建强大的应用程序和数据驱动的产品，而无需传统数据库管理的复杂性。
QuestDB 用于时间序列数据
QuestDB 在管理和分析时间序列数据方面表现出色。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 的时间序列 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间序列数据的过程。
Rockset 用于时间序列数据
Rockset 的实时索引和低延迟查询功能使其成为时间序列数据分析的绝佳选择。其无模式摄取和对复杂数据类型的支持使得处理时间序列数据毫不费力，而其 Converged Index 确保了对历史数据和实时数据的高效查询。Rockset 特别适用于需要实时分析的应用程序，例如物联网监控和异常检测。
QuestDB 关键概念
- 时间序列：QuestDB 专注于时间序列数据，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的压缩和更快的查询性能。
- SQL 扩展：QuestDB 使用专门为时间序列数据量身定制的功能扩展了 SQL 语言。这些扩展功能有助于实时分析，并允许用户利用熟悉的 SQL 结构来查询基于时间的数据。
Rockset 关键概念
- Converged Index：Rockset 使用一种独特的索引方法，该方法结合了倒排索引和列式索引，从而使数据库能够针对搜索和分析用例进行优化。
- 无模式摄取：Rockset 在摄取时自动推断模式，从而可以轻松处理 JSON 等半结构化数据格式。
- 虚拟实例：Rockset 使用虚拟实例的概念为不同的工作负载提供隔离和资源分配，从而确保可预测的性能。
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的压缩和查询性能，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。
Rockset 架构
Rockset 使用云原生、无服务器架构，该架构构建在分布式、共享无系统之上。它是一个 NoSQL 数据库，与传统的关联数据库相比，它具有更大的灵活性和可扩展性。Rockset 架构的核心组件包括 Ingestion Service、Storage Service 和 Query Service。Ingestion Service 负责从各种来源摄取数据，而 Storage Service 维护 Converged Index。Query Service 处理查询并为开发人员提供与数据库交互的 API。
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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间序列数据。
快速 SQL 查询
QuestDB 提供快速的 SQL 查询来分析时间序列数据。它使用时间序列特定功能扩展了 SQL 语言，以协助实时分析。
操作简易性
QuestDB 旨在通过操作简易性提供用户友好的体验。它支持使用流行的协议（如 InfluxDB line protocol 和 PostgreSQL wire protocol）进行模式无关的摄取。此外，REST API 可用于批量导入和导出，从而简化数据管理任务。
Rockset 功能
无服务器扩展
Rockset 根据工作负载自动扩展资源，这意味着用户无需管理任何基础设施或容量规划。### 全文搜索 Rockset 的 Converged Index 支持全文搜索，使其成为需要高级搜索功能的应用程序的理想选择。### 与 BI 工具集成 Rockset 提供与流行的商业智能 (BI) 工具（如 Tableau、Looker 和 Redash）的本机集成，使用户无需任何额外设置即可可视化和分析其数据。
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 查询使实时高效处理和分析大量市场数据成为可能。
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功能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 的高性能摄取和时间序列分析功能使其成为分析物联网传感器数据的宝贵工具。
Rockset 用例
实时分析
Rockset 的低延迟查询和实时摄取功能使其成为构建实时分析仪表板的理想选择，适用于物联网监控、社交媒体分析和日志分析等应用程序。
全文搜索
凭借其 Converged Index 和对高级搜索功能的支持，Rockset 是构建全文搜索应用程序（如产品目录或文档搜索系统）的绝佳选择。
机器学习
Rockset 实时摄取和查询大规模半结构化数据的能力使其成为机器学习应用程序的合适选择。
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。
Rockset 定价模型
Rockset 提供基于使用量的定价模型，该模型根据客户摄取的数据量、虚拟实例的数量以及执行的查询量收费。定价模型旨在透明且灵活，允许用户仅为其消耗的资源付费。Rockset 还提供具有有限资源的免费层级，供开发人员探索该平台。用户可以根据自己的需求在按需实例和预留实例之间进行选择。
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