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具有最多的优势和最少的缺点是一项重要的决策。下面您将找到 AWS Redshift 和 SQL Server 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 SQL Server 在涉及时序数据的工作负载中的性能，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。
AWS Redshift 与 SQL Server 细分
 |
 |
|
| 数据库模型 | 数据仓库 |
关系数据库 |
| 架构 | AWS Redshift 利用列式存储格式进行快速查询，并支持标准 SQL。Redshift 使用分布式、共享无架构，其中数据跨多个计算节点进行分区。每个节点进一步划分为切片，每个切片并行处理数据的子集。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。 |
SQL Server 可以部署在本地、虚拟机中，或作为 Microsoft Azure 上的托管云服务 (Azure SQL Database)。它有多个版本可供选择，以满足不同的用例，例如 Express、Standard 和 Enterprise。 |
| 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 |
事务处理、商业智能、数据仓库、分析、Web 应用程序、企业应用程序 |
| 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 |
支持垂直和水平扩展，具有分区、分片和复制等功能，适用于分布式环境 |
正在寻找最有效率的入门方法？
无论您是在寻求成本节约、更低的管理开销还是开源，InfluxDB 都能提供帮助。
AWS Redshift 概述
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。
SQL Server 概述
Microsoft SQL Server 是 Microsoft 开发的功能强大且广泛使用的关系数据库管理系统。它最初于 1989 年发布，多年来不断发展，成为各种规模企业最流行的数据库系统之一。SQL Server 以其强大的性能、安全性和易用性而闻名。它支持各种平台，包括 Windows、Linux 和容器，为不同的部署场景提供灵活性。
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。
SQL Server 用于时序数据
虽然 Microsoft SQL Server 主要是一个关系数据库，但它确实通过各种特性和优化提供对时序数据的支持。时态表允许跟踪数据随时间的变化，从而提供了一种存储和查询历史数据的有效方法。可以利用索引和分区来优化时序数据存储和检索。但是，对于需要专门针对时序数据的高写入或查询吞吐量的应用程序，SQL Server 可能不是最佳选择，因为专门的时序数据库提供了更优化的解决方案，以及各种开发人员生产力功能，这些功能可以加快大量使用时序数据的应用程序的开发时间。
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。每个切片都分配了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。
SQL Server 关键概念
- T-SQL：Transact-SQL，SQL 的扩展，它将过程编程元素（例如循环、条件语句和错误处理）添加到标准 SQL 语言。
- SSMS：SQL Server Management Studio，一个用于管理 SQL Server 实例、数据库和对象的集成环境。
- Always On：SQL Server 中一套高可用性和灾难恢复功能，包括 Always On 可用性组和 Always On 故障转移群集实例。
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。
SQL Server 架构
Microsoft SQL Server 是一个关系数据库，它使用 SQL 进行查询和操作数据。它遵循客户端-服务器架构，数据库服务器托管数据并处理来自客户端的请求。SQL Server 通过 Azure SQL Database 支持本地和基于云的部署，Azure SQL Database 是 Microsoft Azure 云中的托管服务。SQL Server 的架构包括数据库引擎等组件，该引擎处理数据存储和检索，以及用于报告、集成和分析的各种服务。
免费时序数据库指南
获取对备选方案和选择关键要求的全面审查。
AWS Redshift 功能
可扩展性
Redshift 允许您通过添加或删除计算节点来扩展或缩减集群，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 提供了一系列安全功能，包括静态和传输中加密、使用 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 的网络隔离以及与 AWS Identity and Access Management (IAM) 的集成以进行访问控制。
SQL Server 功能
安全性
SQL Server 提供了高级安全功能，例如透明数据加密、Always Encrypted 和行级安全性，以保护敏感数据。
可扩展性
SQL Server 支持通过复制、分布式分区视图和 Always On 可用性组等功能进行横向扩展。
Integration Services
SQL Server Integration Services (SSIS) 是一个强大的平台，用于构建高性能数据集成和转换解决方案。
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见解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。
SQL Server 用例
企业应用程序
SQL Server 通常用作企业应用程序的后端数据库，提供可靠且安全的数据存储解决方案。
数据仓库和商业智能
SQL Server 的内置分析功能（例如 Analysis Services 和 Reporting Services）使其适用于数据仓库和商业智能应用程序。
电子商务平台
SQL Server 的性能和可扩展性功能使其能够支持电子商务平台的需求工作负载，处理大量事务和用户数据。
AWS Redshift 定价模型
Amazon Redshift 提供两种定价模型：按需和预留实例。通过按需定价，您可以按小时付费使用容量，无需长期承诺。预留实例可以选择预留一年或三年的容量，与按需定价相比，每小时费率更低。除了这些定价模型外，您还可以选择不同的节点类型，它们提供不同数量的存储、内存和计算资源。
SQL Server 定价模型
Microsoft SQL Server 提供多种许可选项，包括按内核、服务器 + CAL（客户端访问许可证）和基于订阅的云部署模型。成本取决于版本（Standard、Enterprise 或 Developer）、内核数和所需功能等因素。对于基于云的部署，Azure SQL Database 提供按需付费模式，并提供各种服务层级以适应不同的性能和资源需求。
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。
