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种数据库的优势最大、劣势最小是一项重要的决策。下面您将找到 Rockset 和 Snowflake 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 Rockset 和 Snowflake 在涉及时序数据的工作负载中的性能,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。

Rockset 与 Snowflake 细分


 
数据库模型

实时数据库

云数据仓库

架构

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,并在结构化、半结构化和非结构化数据上以低延迟运行复杂查询。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。

Snowflake 可以跨多个云提供商部署,包括 AWS、Azure 和 Google Cloud

许可

闭源

闭源

用例

实时分析、事件驱动型应用、搜索和聚合、个性化用户体验、物联网数据分析

大数据分析、数据仓库、数据工程、数据共享、机器学习

可扩展性

通过分布式存储和计算实现水平扩展

通过多集群共享数据架构、自动扩展和性能隔离实现高度可扩展性

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Rockset 概述

Rockset 是一个实时索引数据库,旨在快速高效地查询结构化和半结构化数据。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型产品,而无需传统数据库管理的复杂性。

Snowflake 概述

Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台,成立于 2012 年,并于 2014 年正式发布。它旨在使组织能够高效地存储、处理和分析大量的结构化和半结构化数据。Snowflake 独特的架构将存储、计算和云服务分离,使用户能够独立扩展和优化每个组件。


Rockset 在时序数据方面的应用

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得处理时序数据毫不费力,而其融合索引确保了对历史数据和实时数据的高效查询。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。

Snowflake 在时序数据方面的应用

虽然 Snowflake 并非专门为时序数据而设计,但由于其可扩展和灵活的架构,它仍然可以有效地存储、处理和分析此类数据。Snowflake 的列式存储格式,结合其强大的查询引擎和对 SQL 的支持,使其成为时序数据分析的合适选择。


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。

Snowflake 关键概念

  • 虚拟仓库:Snowflake 中的一种计算资源,用于处理查询并执行数据加载和卸载。虚拟仓库可以根据需求独立地向上或向下扩展。
  • 微分区:Snowflake 中的一个存储单元,其中包含表中的数据子集。微分区经过自动优化,可实现高效查询。
  • 时间旅行:Snowflake 中的一项功能,允许用户在特定时间点或特定时间范围内查询历史数据。
  • 数据共享:在 Snowflake 帐户之间安全共享数据的能力,而无需复制或传输数据。


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,与传统的关系数据库相比,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提供 API,供开发人员与数据库进行交互。

Snowflake 架构

Snowflake 的架构将存储、计算和云服务分离,使用户能够独立扩展和优化每个组件。该平台使用列式存储格式,并支持 ANSI SQL 用于查询和数据操作。Snowflake 构建在 AWS、Azure 和 GCP 之上,提供完全托管、弹性且安全的数据仓库解决方案。Snowflake 架构的关键组件包括数据库、表、虚拟仓库和微分区。

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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 提供了与 Tableau、Looker 和 Redash 等流行的商业智能 (BI) 工具的本地集成,使用户无需任何额外设置即可可视化和分析其数据。

Snowflake 功能

弹性

Snowflake 的架构允许独立扩展存储和计算资源,使用户能够快速适应不断变化的工作负载和需求。

完全托管

Snowflake 是一项完全托管的服务,无需用户管理基础设施、软件更新或备份。

安全性

Snowflake 提供全面的安全功能,包括静态和传输中加密、多因素身份验证以及细粒度的访问控制。

数据共享

Snowflake 支持在帐户之间安全地共享数据,而无需复制或传输数据。


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构建实时分析仪表板的理想选择,适用于物联网监控、社交媒体分析和日志分析等应用程序。

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。

Snowflake 用例

数据仓库

Snowflake 提供可扩展、安全且完全托管的数据仓库解决方案,使其适用于需要存储、处理和分析大量结构化和半结构化数据的组织。

数据湖

Snowflake 可以充当数据湖,用于摄取和存储大量的原始、未处理数据,这些数据稍后可以根据需要进行转换和分析。

数据集成和 ETL

Snowflake 对 SQL 以及各种数据加载和卸载选项的支持使其成为数据集成和 ETL 的良好选择


Rockset 定价模型

Rockset 提供基于使用量的定价模型,该模型根据摄取的数据量、虚拟实例的数量和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 还提供了一个免费层,其中包含有限的资源,供开发人员探索该平台。用户可以在按需实例和预留实例之间进行选择,具体取决于他们的需求。

Snowflake 定价模型

Snowflake 提供按需付费的定价模型,存储和计算资源单独收费。存储按每 TB 每月计费,而计算资源则根据使用量计费,以 Snowflake 积分衡量。Snowflake 提供各种版本,包括标准版、企业版、业务关键版和虚拟私有 Snowflake,每个版本都具有不同的功能和定价选项。用户还可以选择按需或预购的折扣 Snowflake 积分。