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的优势最多、缺点最少，是一项重要的决策。下面您将找到 Snowflake 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 Snowflake 和 SQL Server 在涉及时间序列数据的工作负载中的表现，而不是所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出独特的挑战。这是由于大量的数据写入和访问这些数据的查询模式造成的。本文不打算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。
Snowflake 与 SQL Server 细分
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| 数据库模型 | 云数据仓库 |
关系数据库 |
| 架构 | Snowflake 可以跨多个云提供商部署，包括 AWS、Azure 和 Google Cloud |
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 数据库）。它有多个版本可供选择，以适应不同的用例，例如 Express、Standard 和 Enterprise。 |
| 许可 | 闭源 |
闭源 |
| 用例 | 大数据分析、数据仓库、数据工程、数据共享、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 | 高度可扩展，具有多集群共享数据架构、自动扩展和性能隔离 |
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 |
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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，允许用户独立扩展和优化每个组件。
SQL Server 概述
Microsoft SQL Server 是一个强大且广泛使用的关系数据库管理系统，由 Microsoft 开发。最初于 1989 年发布，经过多年的发展，它已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了灵活性。
Snowflake 用于时间序列数据
虽然 Snowflake 并非专门为时间序列数据设计，但由于其可扩展且灵活的架构，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，加上其强大的查询引擎和对 SQL 的支持，使其成为时间序列数据分析的合适选择。
SQL Server 用于时间序列数据
虽然 Microsoft SQL Server 主要是一个关系数据库，但它确实通过各种功能和优化提供了对时间序列数据的支持。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式。可以利用索引和分区来优化时间序列数据的存储和检索。但是，对于需要专门针对时间序列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，因为专门的时间序列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间序列数据的应用程序的开发时间。
Snowflake 关键概念
- 虚拟仓库：Snowflake 中处理查询并执行数据加载和卸载的计算资源。虚拟仓库可以根据需求独立向上或向下扩展。
- 微分区：Snowflake 中的存储单元，其中包含表中数据的子集。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。
SQL Server 关键概念
- T-SQL：Transact-SQL，SQL 的扩展，它将过程式编程元素（例如循环、条件语句和错误处理）添加到标准 SQL 语言中。
- 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 中高可用性和灾难恢复功能套件，包括 Always On 可用性组和 Always On 故障转移群集实例。
Snowflake 架构
Snowflake 的架构将存储、计算和云服务分离，允许用户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 进行查询和数据操作。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。
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 数据库（Microsoft Azure 云中的托管服务产品）支持本地和基于云的部署。SQL Server 的架构包括数据库引擎等组件，数据库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。
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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、多因素身份验证和细粒度访问控制。
数据共享
Snowflake 支持帐户之间安全地共享数据，而无需复制或传输数据。
SQL Server 功能
安全性
SQL Server 提供高级安全功能，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 通过复制、分布式分区视图和 Always On 可用性组等功能支持横向扩展。
集成服务
SQL Server Integration Services (SSIS) 是一个用于构建高性能数据集成和转换解决方案的强大平台。
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 可以用作数据湖，用于摄取和存储大量的原始、未处理的数据，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 的支持以及各种数据加载和卸载选项使其成为数据集成和 ETL 的不错选择
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高要求工作负载，处理大量的事务和用户数据。
Snowflake 定价模型
Snowflake 提供按需付费的定价模型，存储和计算资源分别收费。存储按每月每 TB 收费，而计算资源则根据使用量收费，以 Snowflake Credits 衡量。Snowflake 提供各种版本，包括 Standard、Enterprise、Business Critical 和 Virtual Private 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、打折的 Snowflake Credits。
SQL Server 定价模型
Microsoft SQL Server 提供多种许可选项，包括按核心、服务器 + CAL（客户端访问许可证）和基于订阅的模型，用于云部署。成本取决于版本（Standard、Enterprise 或 Developer）、核心数和所需功能等因素。对于基于云的部署，Azure SQL 数据库提供按需付费模型，并提供各种服务层级以适应不同的性能和资源需求。
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