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，针对您的特定用例和数据模型，决定哪个数据库的优势最大，缺点最少，是一个重要的决定。下面您将找到 Rockset 和 TDengine 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 TDengine 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 TDengine 细分
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| 数据库模型 | 实时数据库 |
时序数据库 |
| 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的、事件驱动的应用程序，并以低延迟对结构化、半结构化和非结构化数据运行复杂查询。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。 |
TDengine 可以部署在本地、云端或作为混合解决方案，从而实现部署和管理的灵活性。 |
| 许可证 | 闭源 |
AGPL 3.0 |
| 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 |
物联网数据存储、工业监控、智能能源、智能家居、监控和可观测性 |
| 可扩展性 | 具有分布式存储和计算的水平可扩展 |
通过集群和内置负载均衡实现水平可扩展。TDengine 还提供了解耦的计算和存储，以及对象存储支持，用于某些版本中的数据分层 |
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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的产品，而无需传统数据库管理的复杂性。
TDengine 概述
TDengine 是一个高性能、开源的时序数据库，旨在高效处理海量的时序数据。它由涛思数据 (TAOS Data) 于 2017 年创建，专门为物联网 (IoT)、工业物联网和 IT 基础设施监控用例而设计。TDengine 具有独特的混合架构，结合了关系型数据库和 NoSQL 数据库的优势，提供高性能、易于使用的 SQL 查询以及灵活的数据建模能力。
Rockset 用于时序数据
Rockset 的实时索引和低延迟查询能力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。
TDengine 用于时序数据
TDengine 从一开始就被设计为时序数据库，因此它非常适合大多数大量涉及存储和分析时序数据的用例。
Rockset 关键概念
- 融合索引：Rockset 使用一种独特的索引方法，将倒排索引和列式索引相结合，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。
TDengine 关键概念
- 超级表：用于创建具有相同模式的多个表的模板。它类似于某些其他数据库中的表继承概念。
- 子表：基于超级表创建的表，继承其模式。子表可以具有额外的标签，用于分类和查询目的。
- 标签：一种元数据属性，用于对超级表中的子表进行分类和筛选。标签已索引并针对高效查询进行了优化。
Rockset 架构
Rockset 使用云原生、无服务器架构，该架构构建在分布式、无共享系统之上。它是一个 NoSQL 数据库，与传统关系型数据库相比，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为开发人员提供与数据库交互的 API。
TDengine 架构
TDengine 使用云原生架构，该架构结合了关系型数据库（支持 SQL 查询）和 NoSQL 数据库（可扩展性和灵活性）的优势。
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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 Tableau、Looker 和 Redash 等流行的商业智能 (BI) 工具的原生集成，使用户无需任何额外设置即可可视化和分析其数据。
TDengine 功能
数据摄取
TDengine 支持高速数据摄取，能够处理每秒数百万个数据点。它支持批量和单个数据插入。
数据查询
TDengine 提供 ANSI SQL 支持，并附加功能，使用户可以使用熟悉的 SQL 语法轻松查询时序数据。它支持各种聚合函数、筛选和连接。
数据保留和压缩
TDengine 自动压缩数据以节省存储空间，并提供数据保留策略以自动删除旧数据。
Rockset 用例
实时分析
Rockset 的低延迟查询和实时摄取能力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。
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（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。
TDengine 用例
物联网数据存储和分析
TDengine 旨在处理物联网设备生成的海量时序数据。其高性能的摄取、查询和存储能力使其成为物联网数据存储和分析的合适选择。
工业物联网监控
TDengine 可用于存储和分析来自工业物联网传感器和设备的数据，帮助组织监控设备性能、检测异常并优化运营。
基础设施监控
TDengine 可用于收集和分析来自 IT 基础设施组件（如服务器、网络和应用程序）的时序数据，从而促进实时监控、警报和性能优化。
Rockset 定价模型
Rockset 提供一种基于使用量的定价模型，该模型根据客户摄取的数据量、虚拟实例的数量以及执行的查询量收费。定价模型旨在透明且灵活，使用户只需为其消耗的资源付费。Rockset 还提供了一个免费层级，其中包含有限的资源，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。
TDengine 定价模型
TDengine 是开源的，根据 AGPLv3 许可证免费使用。TDengine 还为需要额外功能、支持或符合特定许可要求的组织提供商业许可证和企业支持选项。
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