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，决定哪个数据库对于您的特定用例和数据模型具有最大的优势和最小的缺点是一个重要的决定。下面您将找到 Rockset 和 StarRocks 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 StarRocks 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。这是因为数据写入量大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。
Rockset 与 StarRocks 细分
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| 数据库模型 | 实时数据库 |
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。数据被自动索引，并由一组分布式、自动扩展的查询处理节点提供服务。 |
StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和要求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
| 许可证 | 闭源 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 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 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
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Rockset 概述
Rockset 是一个实时索引数据库，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。
StarRocks 概述
StarRocks 是一款开源高性能分析型数据仓库，支持实时、多维和高并发数据分析。它具有 MPP（大规模并行处理）架构，并配备了全向量化执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
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。
StarRocks 用于时序数据
StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载，但也可以用于时序数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
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。
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 采用全向量化执行引擎，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，这通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
- 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。
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，与传统关系数据库相比，它具有更高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。
StarRocks 架构
StarRock 的架构包括全向量化执行引擎和列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还结合了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，并支持直接分析数据湖中存储的数据，而无需数据迁移
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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。
StarRocks 功能
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和角度探索数据。
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，该视图提供数据的预计算摘要，以加快查询性能。
Rockset 用例
实时分析
Rockset 的低延迟查询和实时摄取功能使其非常适合为物联网监控、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。
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。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要分析到达的数据，使他们能够做出及时且数据驱动的决策。
即席查询
凭借其高性能和高并发数据分析功能，StarRocks 非常适合即席查询，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。这使其成为组织利用数据湖进行存储和分析的宝贵工具。
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、虚拟实例数和执行的查询量收费。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 还提供具有有限资源的免费层，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。
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中运行 StarRocks。
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