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，优势最大，劣势最小，是一项重要的决策。下面您将找到 QuestDB 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 QuestDB 和 VictoriaMetrics 在涉及时序数据的工作负载中的性能，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独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据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 VictoriaMetrics 细分对比
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| 数据库模型 | 时序数据库 |
时序数据库 |
| 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。它可以根据您的基础设施需求和偏好部署在本地、云端或混合解决方案中。 |
VictoriaMetrics 可以部署为单节点实例用于小型应用程序，或部署为集群设置用于大型应用程序，提供水平可扩展性和复制。 |
| 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 |
监控、可观测性、物联网、实时分析、DevOps、应用程序性能监控 |
| 可扩展性 | 高性能，支持水平扩展和多线程 |
水平可扩展，支持集群和复制，实现高可用性和高性能 |
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QuestDB 概述
QuestDB 是一个开源的关系型列式数据库，专门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。
VictoriaMetrics 概述
VictoriaMetrics 是由 VictoriaMetrics 公司开发的开源时序数据库。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序数据库。
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。
VictoriaMetrics 用于时序数据
VictoriaMetrics 专为时序数据而设计，使其成为涉及时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，能够高效处理大量的时序数据。
QuestDB 关键概念
- 时序：QuestDB 专注于时序数据，它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 使用专门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。
VictoriaMetrics 关键概念
- 时序：VictoriaMetrics 以时序形式存储数据，时序是由时间索引的数据点序列。
- 指标：指标表示随时间跟踪的特定度量或观察结果。
- 标签：标签是与时序关联的键值对，用于过滤和分组数据。
- 字段：字段包含与时序关联的实际数据值。
- 查询语言：VictoriaMetrics 支持其自身的查询语言，该语言允许用户根据特定条件检索和分析时序数据。
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 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。
VictoriaMetrics 架构
VictoriaMetrics 以两种形式提供：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。它可以很好地垂直扩展，并且每秒可以处理数百万个指标。另一方面，VictoriaMetrics 集群由允许构建水平可扩展集群的组件组成，从而在苛刻的环境中实现高可用性和可扩展性。VictoriaMetrics 的架构使用户能够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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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的时序数据。
快速 SQL 查询
QuestDB 提供快速的 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 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。
VictoriaMetrics 功能
高性能
VictoriaMetrics 针对时序数据的高性能存储和检索进行了优化。它可以高效地处理每秒数百万个指标，并提供快速的查询执行以进行实时分析。
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来扩展其监控和时序数据库基础设施。
成本效益
VictoriaMetrics 提供了一种经济高效的解决方案来管理时序数据。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。
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。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。
VictoriaMetrics 用例
监控和可观测性
VictoriaMetrics 广泛用于监控和可观测性目的，允许组织收集、存储和分析来自各种系统和应用程序的指标和性能数据。它提供了必要的工具和功能来跟踪和可视化关键绩效指标、排除问题并深入了解系统行为。
物联网数据管理
VictoriaMetrics 适用于处理物联网设备生成的大量时序数据。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、制造工厂、卫星和其他物联网设备的数据。
容量规划
VictoriaMetrics 支持指标的回顾性分析和预测，以用于容量规划目的。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。
QuestDB 定价模型
QuestDB 是在 Apache 2 许可证下发布的开源项目。它可以免费使用，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，而无需承担直接成本。QuestDB 还提供托管云服务。
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 还为本地企业产品和托管 VictoriaMetrics 实例提供付费产品。
免费开始使用 InfluxDB
InfluxDB Cloud 是开始存储和分析时序数据的最快方法。
