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、劣势最小是一项重要的决策。以下您将找到 Snowflake 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 Snowflake 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独特的挑战。这是由于写入的数据量巨大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；它只是提供每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Snowflake 与 StarRocks 细分
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| 数据库模型 | 云数据仓库 |
数据仓库 |
| 架构 | Snowflake 可以跨多个云提供商部署，包括 AWS、Azure 和 Google Cloud |
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 |
| 用例 | 大数据分析、数据仓库、数据工程、数据共享、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 | 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 |
水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
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Snowflake 概览
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。它旨在帮助组织高效地存储、处理和分析大量的结构化和半结构化数据。Snowflake 独特的架构分离了存储、计算和云服务，允许用户独立地扩展和优化每个组件。
StarRocks 概览
StarRocks 是一款开源高性能分析型数据仓库，支持实时、多维和高并发的数据分析。它采用 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。
Snowflake 用于时序数据
虽然 Snowflake 并非专门为时序数据设计，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，加上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。
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。
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 中的一种存储单元，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 账户之间安全共享数据的能力，无需复制或传输数据。
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 采用全向量化执行引擎，利用 SIMD（单指令多数据）指令批量处理数据，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，通过仅访问查询执行期间所需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。
Snowflake 架构
Snowflake 的架构分离了存储、计算和云服务，允许用户独立地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。
StarRocks 架构
StarRocks 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。它还集成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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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，消除了用户管理基础设施、软件更新或备份的需求。
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访问控制。
数据共享
Snowflake 支持在账户之间安全共享数据，而无需复制或传输数据。
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，这些视图提供数据的预计算摘要，以实现更快的查询性能。
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 的良好选择
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要分析数据，以便他们能够及时做出数据驱动的决策。
即席查询
凭借其高性能和高并发的数据分析能力，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。这使其成为利用数据湖进行存储和分析的组织的宝贵工具。
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 TB 每月计费，而计算资源则根据使用量计费，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折扣 Snowflake Credits。
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，以便在云端运行 StarRocks。
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