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，决定哪种数据库对于您的特定用例和数据模型而言，优势最多，缺点最少，是一项重要的决策。下面，您将找到 QuestDB 和 StarRocks 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 StarRocks 在涉及时序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。这是因为数据写入量大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。
QuestDB vs StarRocks 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，使您可以跨多个节点分发数据和查询，以提高性能和可用性。它可以部署在本地、云端或混合解决方案中，具体取决于您的基础设施需求和偏好。 |
StarRocks 可以部署在本地、云端或混合环境中，具体取决于您的基础设施偏好和要求。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 监控、可观测性、物联网、实时分析、金融服务、高频交易 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 可扩展性 | 高性能，支持水平扩展和多线程 |
水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
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QuestDB 概览
QuestDB 是一个开源关系型列式数据库，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。
StarRocks 概览
StarRocks 是一个开源的高性能分析数据仓库，支持实时、多维和高并发数据分析。它具有 MPP（大规模并行处理）架构，并配备了完全向量化的执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
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 用于时序的 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。
StarRocks 用于时序数据
StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载，但也可以用于时序数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
QuestDB 关键概念
- 时序：QuestDB 专注于时序数据，这些数据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 使用专为时序数据量身定制的功能扩展了 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。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构：StarRocks 利用 MPP 架构，该架构支持并行处理和分布式查询执行，从而实现高性能和可扩展性。
- 向量化执行引擎：StarRocks 采用完全向量化的执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据）指令批量处理数据，从而优化了查询性能。
- 列式存储引擎：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，这通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (CBO)：StarRocks 包含一个完全自定义的基于成本的优化器，该优化器评估不同的查询执行计划，并根据估计的成本选择最有效的计划。
- 物化视图：StarRocks 支持智能物化视图，这些视图是数据的预计算摘要，通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。
QuestDB 架构
QuestDB 遵循混合架构，该架构结合了列式数据库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。
StarRocks 架构
StarRocks 的架构包括完全向量化的执行引擎和列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还集成了基于成本的优化器和物化视图等功能，以优化查询性能。StarRocks 支持从各种来源实时和批量数据摄取，并支持直接分析存储在数据湖中的数据，而无需数据迁移
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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，使用户能够以高速高效地摄取大量的时序数据。
快速 SQL 查询
QuestDB 提供快速 SQL 查询来分析时序数据。它使用特定于时序的功能扩展了 SQL 语言，以帮助进行实时分析。
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（例如 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。
StarRocks 功能
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和角度探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高水平的并发，允许多个用户同时执行查询。
物化视图
StarRocks 支持物化视图，这些视图提供数据的预计算摘要，以获得更快的查询性能。
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的市场数据。
应用程序指标
QuestDB 可用于收集和分析应用程序指标。它处理高数据吞吐量并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、日志和其他与应用程序相关的数据。
物联网数据分析
QuestDB 的高性能摄取和时序分析功能使其成为分析物联网传感器数据的宝贵工具。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要分析到达的数据，从而使他们能够做出及时且数据驱动的决策。
即席查询
凭借其高性能和高并发数据分析能力，StarRocks 非常适合即席查询，允许用户交互式地探索和分析数据。
数据湖分析
StarRocks 支持直接从数据湖分析数据，而无需数据迁移。这使其成为利用数据湖进行存储和分析的组织的宝贵工具。
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。用户可以在 GitHub 上访问源代码，并在自己的基础设施上部署 QuestDB，而无需产生直接成本。QuestDB 还提供托管云服务。
StarRocks 定价模型
StarRocks 可以使用开源项目部署在您自己的硬件上。还有许多商业供应商提供托管服务，以在云中运行 StarRocks。
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