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 Redis 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 Redis 和 VictoriaMetrics 在涉及时序数据的工作负载中的性能,而不是比较它们在所有可能的用例中的性能。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是因为写入的数据量很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。
Redis 与 VictoriaMetrics 细分
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数据库模型 | 内存数据库 |
时序数据库 |
架构 | Redis 可以部署在本地、云端或作为托管服务 |
VictoriaMetrics 可以作为单节点实例部署用于小型应用程序,也可以作为集群设置部署用于大型应用程序,从而提供水平可扩展性和复制。 |
许可证 | BSD 3 |
Apache 2.0 |
用例 | 缓存、消息代理、实时分析、会话存储、地理空间数据处理 |
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 | 通过分区和集群水平扩展,支持数据复制 |
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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Redis 概述
Redis,即 Remote Dictionary Server(远程字典服务器),是一个开源的内存数据结构存储,可用作数据库、缓存和消息代理。它由 Salvatore Sanfilippo 于 2009 年创建,并因其高性能和灵活性而广受欢迎。Redis 支持各种数据结构,例如字符串、哈希、列表、集合、带有范围查询的排序集合、位图、HyperLogLog 和带有半径查询的地理空间索引。
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他们的大数据挑战。VictoriaMetrics 旨在成为快速、经济高效且可扩展的监控解决方案和时序数据库。
Redis 用于时序数据
Redis 有一个专门用于处理时序数据的模块,名为 RedisTimeSeries。RedisTimeSeries 提供诸如降采样、数据保留策略以及 Redis 中时序数据的专用查询等功能。作为内存数据库,Redis 在读取和写入时序数据方面速度非常快,但由于 RAM 的成本高于磁盘,使用 Redis 可能会变得昂贵,具体取决于您的数据集大小。如果您的用例不需要极快的响应时间,则可以通过使用更传统的时序数据库来省钱。
VictoriaMetrics 用于时序数据
VictoriaMetrics 专为时序数据而设计,使其成为涉及存储和分析带时间戳数据的应用程序的可靠选择。它提供高性能的存储和检索功能,能够高效处理大量的时序数据。
Redis 关键概念
- 内存存储:Redis 将数据存储在内存中,与基于磁盘的数据库相比,这允许更快的数据访问和操作。
- 数据结构:Redis 支持各种数据结构,包括字符串、哈希、列表、集合等,这些数据结构在数据建模和存储方式方面提供了灵活性。
- 持久性:Redis 提供可选的数据持久性,允许将数据定期保存到磁盘或写入日志以实现持久性。
- 发布/订阅:Redis 提供发布/订阅消息传递系统,无需集中式消息代理即可实现客户端之间的实时通信。
VictoriaMetrics 关键概念
- 时序:VictoriaMetrics 以时序形式存储数据,时序是按时间索引的数据点序列。
- 指标:指标表示随时间跟踪的特定测量值或观察值。
- 标签:标签是与时序关联的键值对,用于筛选和分组数据。
- 字段:字段包含与时序关联的实际数据值。
- 查询语言:VictoriaMetrics 支持其自己的查询语言,允许用户根据特定条件检索和分析时序数据。
Redis 架构
Redis 是一个 NoSQL 数据库,它使用键值数据模型,其中每个键都与一个值关联,该值存储为 Redis 支持的数据结构之一。该数据库是单线程的,这简化了其内部架构并减少了争用。Redis 可以作为独立服务器、集群或主从复制设置部署,以实现可扩展性和高可用性。Redis 集群模式自动将数据分片到多个节点,从而提供数据分区和容错能力。
VictoriaMetrics 架构
VictoriaMetrics 有两种形式: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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Redis 功能
原子性
Redis 支持对复杂数据类型进行原子操作,使开发人员能够执行强大的操作,而无需担心竞争条件或其他并发处理问题。
广泛的数据结构支持
Redis 支持一系列数据结构,例如列表、集合、排序集合、哈希、位图、HyperLogLog 和地理空间索引。这种灵活性使开发人员可以将 Redis 用于各种任务,方法是使用在性能特征方面针对其数据进行了优化的数据结构。
发布/订阅消息传递
Redis 提供发布/订阅消息传递系统,用于客户端之间的实时通信。
Lua 脚本
开发人员可以在 Redis 服务器中运行 Lua 脚本,从而可以在服务器本身中原子地执行复杂的操作,从而减少网络往返次数。
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,并为实时分析提供快速的查询执行。
可扩展性
VictoriaMetrics 的架构允许垂直和水平扩展,使用户可以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。
经济高效
VictoriaMetrics 为管理时序数据提供了经济高效的解决方案。其高效的存储和查询功能有助于最大限度地降低运营成本,同时保持高性能。
Redis 用例
缓存
Redis 通常用作缓存,用于存储频繁访问的数据并减少其他数据库或服务的负载,从而提高应用程序性能并减少延迟。
任务队列
Redis 可用于实现任务队列,这对于管理需要较长时间处理且应异步执行的任务非常有用。这在 Web 应用程序中尤其常见,在 Web 应用程序中,后台任务可以独立于请求/响应周期进行处理
实时分析和机器学习
Redis 的高性能和低延迟数据访问使其适用于实时分析和机器学习应用程序,例如处理流数据、媒体流和处理时序数据。这可以使用 Redis 的数据结构和功能(如排序集合、时间戳和发布/订阅消息传递)来实现。
VictoriaMetrics 用例
监控和可观测性
VictoriaMetrics 广泛用于监控和可观测性目的,使组织能够收集、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、制造厂、卫星和其他物联网设备的数据。
容量规划
VictoriaMetrics 能够对指标进行回顾性分析和预测,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。
Redis 定价模型
Redis 是开源软件,这意味着它可以部署并在您自己的基础设施上免费使用。但是,也有可用的托管 Redis 服务,例如 Redis Enterprise,它们提供额外的功能、支持和易于部署。这些服务的定价通常取决于实例大小、数据存储和数据传输等因素。
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,而不会产生任何直接成本。VictoriaMetrics 还为本地企业产品和托管 VictoriaMetrics 实例提供付费产品。
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