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，为您的特定使用场景和数据模型决定哪个数据库的优势最大、缺点最少是一项重要的决策。下面您将找到 AWS Redshift 和 StarRocks 的关键概念、架构、功能、使用场景和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的对比情况。
本文的主要目的是比较 AWS Redshift 和 StarRocks 在涉及时序数据的工作负载方面的性能表现，而不是针对所有可能的使用场景。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这些数据的查询模式造成的。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 StarRocks 对比细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
数据仓库 |
| 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。 |
StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和需求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
| 许可证 | 闭源 |
Apache 2.0 |
| 使用场景 | 商业分析, 大规模数据处理, 实时仪表板, 数据集成, 机器学习 |
商业智能, 分析, 实时数据处理, 大规模数据存储 |
| 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 |
水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
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AWS Redshift 概览
Amazon Redshift 是一种完全托管的、PB 级云数据仓库服务。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。
StarRocks 概览
StarRocks 是一款开源高性能分析型数据仓库，可实现实时、多维和高度并发的数据分析。它具有 MPP（大规模并行处理）架构，并配备了完全向量化的执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
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使用场景进行了优化。用户可以利用日期和时间函数来聚合、过滤和转换时序数据。 Redshift 还提供“时序表”，允许根据固定保留期将数据存储在表中。
StarRocks 用于时序数据
StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载，但也可用于时序数据。 StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
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：计算节点被划分为切片。每个切片被分配节点内存和磁盘空间的相等部分，在其中处理部分加载的数据。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构：StarRocks 采用 MPP 架构，该架构支持并行处理和分布式查询执行，从而实现高性能和可扩展性。
- 向量化执行引擎：StarRocks 采用完全向量化的执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据）指令以批处理方式处理数据，从而优化查询性能。
- 列式存储引擎：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，这通过仅访问查询执行期间的必要列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (CBO)：StarRocks 包含一个完全自定义的基于成本的优化器，该优化器评估不同的查询执行计划，并根据估计成本选择最有效的计划。
- 物化视图：StarRocks 支持智能物化视图，这些视图是数据的预计算摘要，通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。
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) 在多个节点上分发和执行查询，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。
StarRocks 架构
StarRock 的架构包括一个完全向量化的执行引擎和一个列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还结合了诸如基于成本的优化器和物化视图等功能，以优化查询性能。 StarRocks 支持从各种来源实时和批量数据摄取，并支持直接分析存储在数据湖中的数据，而无需数据迁移
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AWS Redshift 功能特性
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，使您能够根据您的需求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) 的网络隔离以及用于访问控制的 AWS 身份和访问管理 (IAM) 集成。
StarRocks 功能特性
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和视角探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高并发级别，允许多个用户同时执行查询。
物化视图
StarRocks 支持物化视图，这些视图提供数据的预计算摘要，以获得更快的查询性能。
AWS Redshift 使用场景
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了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) 流程，使您能够集成来自各种来源的数据并为其分析做好准备。
StarRocks 使用场景
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，用户需要在数据到达时对其进行分析，从而使他们能够做出及时且数据驱动的决策。
临时查询
凭借其高性能和高并发数据分析能力，StarRocks 非常适合临时查询，允许用户交互式地探索和分析数据。
数据湖分析
StarRocks 支持直接从数据湖分析数据，而无需数据迁移。这使其成为利用数据湖进行存储和分析的组织的宝贵工具。
AWS Redshift 定价模型
Amazon Redshift 提供两种定价模型：按需和预留实例。使用按需定价，您只需按小时支付您使用的容量，无需长期承诺。预留实例提供为期一年或三年的容量预留选项，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，这些节点类型提供不同数量的存储、内存和计算资源。
StarRocks 定价模型
StarRocks 可以使用开源项目部署在您自己的硬件上。还有许多商业供应商提供托管服务，以在云端运行 StarRocks。
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