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，为您的特定用例和数据模型决定哪个数据库的优势最大、劣势最小是一项重要的决策。下面您将找到 AWS Redshift 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 AWS Redshift 和 Rockset 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。这是由于大量数据被写入以及访问该数据的查询模式。本文无意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。
AWS Redshift 与 Rockset 对比细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
实时数据库 |
| 架构 | AWS Redshift 采用列式存储格式以实现快速查询，并支持标准 SQL。Redshift 使用分布式、共享无架构，其中数据在多个计算节点之间进行分区。每个节点进一步分为切片，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。 |
Rockset 是一个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率。数据由分布式、自动扩展的查询处理节点集自动索引和提供服务。 |
| 许可证 | 闭源 |
闭源 |
| 用例 | 商业分析、大规模数据处理、实时仪表板、数据集成、机器学习 |
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 | 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 |
通过分布式存储和计算实现水平可扩展 |
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AWS Redshift 概述
Amazon Redshift 是云中完全托管的 PB 级数据仓库服务。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。
Rockset 概述
Rockset 是一种实时索引数据库，专为快速、高效地查询结构化和半结构化数据而设计。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。
AWS Redshift 用于时序数据
AWS Redshift 可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”，允许根据固定的保留期将数据存储在表中。
Rockset 用于时序数据
Rockset 的实时索引和低延迟查询功能使其成为时序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时序数据的处理变得轻松，而其融合索引确保了对历史数据和实时数据的有效查询。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。
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中而不是行中。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：计算节点被分成切片。每个切片被分配节点内存和磁盘空间的相等部分，在其中处理加载数据的一部分。
Rockset 关键概念
- 融合索引：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，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。
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。
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摄取服务、存储服务和查询服务。摄取服务负责从各种来源摄取数据，而存储服务维护融合索引。查询服务处理查询并为开发人员提供与数据库交互的 API。
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AWS Redshift 功能
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，从而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) 进行网络隔离，以及与 AWS Identity and Access Management (IAM) 集成以进行访问控制。
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 的融合索引支持全文搜索，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。
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洞察力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) 过程，使您能够集成来自各种来源的数据并为分析做好准备。
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为物联网监控、社交媒体分析和日志分析等应用程序构建实时分析仪表板的理想选择。
全文搜索
凭借其融合索引和对高级搜索功能的支持，Rockset 是构建全文搜索应用程序（例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。
AWS Redshift 定价模型
Amazon Redshift 提供两种定价模式：按需和预留实例。使用按需定价，您可以按小时支付您使用的容量，而无需长期承诺。预留实例提供选择预留一到三年期限容量的选项，与按需定价相比，小时费率更低。除了这些定价模式外，您还可以在提供不同存储量、内存和计算资源的不同节点类型之间进行选择。
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向客户收费。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 还提供一个免费层级，其中包含有限的资源，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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