AWS Redshift 与 RRDtool

AWS Redshift 概览

Amazon Redshift 是一种完全托管的 PB 级数据仓库云服务。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。

RRDtool 概览

RRDtool，即 Round-Robin Database Tool（循环数据库工具）的缩写，是一个开源、高性能的数据记录和图形系统，旨在处理时序数据。RRDtool 由 Tobias Oetiker 于 1999 年创建，专门用于存储和可视化时序数据，例如网络带宽、温度或 CPU 负载。它的主要特点是高效存储数据点，使用固定大小的数据库自动聚合和归档旧数据点，从而确保数据库大小在一段时间内保持恒定。

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、筛选和转换时序数据。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。

RRDtool 用于时序数据

RRDtool 专为时序数据存储和可视化而创建，使其非常适合需要高效处理此类数据的应用程序。其循环数据库结构确保了恒定的存储空间使用，同时提供自动数据聚合和归档。但是，RRDtool 可能不适用于需要复杂查询或关系数据存储的应用程序，因为其重点主要在于时序数据。

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，该格式按列而不是按行存储数据。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：计算节点分为切片。每个切片分配节点内存和磁盘空间的均等部分，在其中处理一部分加载的数据。

RRDtool 关键概念

• 循环数据库：使用循环缓冲区存储时序数据的固定大小数据库，随着新数据的添加覆盖旧数据。
• RRD 文件：包含 RRDtool 数据库的所有配置和数据的单个文件。
• 合并函数：将多个数据点聚合为单个数据点的函数，例如 AVERAGE、MIN、MAX 或 LAST。

AWS Redshift 架构

Redshift 的架构基于分布式和共享无架构。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。

RRDtool 架构

RRDtool 是一种专门的时序数据库，不使用 SQL 或传统的关系数据模型。相反，它采用循环数据库结构，数据点存储在固定大小的循环缓冲区中。RRDtool 是一个命令行工具，可用于创建和更新 RRD 文件，以及从存储的数据生成图形和报告。它可以与各种脚本语言（例如 Perl、Python 和 Ruby）集成，通过可用的绑定实现。