SQL Server 与 TimescaleDB 对比

SQL Server 概述

Microsoft SQL Server 是 Microsoft 开发的强大且广泛使用的关系数据库管理系统。它最初于 1989 年发布，经过多年的发展，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。它支持多种平台，包括 Windows、Linux 和容器，为不同的部署场景提供了灵活性。

TimescaleDB 概述

TimescaleDB 是一个构建于 PostgreSQL 之上的开源时间序列数据库。它的创建是为了解决管理时间序列数据的挑战，例如可扩展性、查询性能和数据保留策略。TimescaleDB 于 2017 年首次发布，此后因其 PostgreSQL 兼容性、性能优化和灵活的数据保留策略而成为存储和分析时间序列数据的热门选择。

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，对于专门针对时间序列数据需要高写入或查询吞吐量的应用程序，SQL Server 可能不是最佳选择，因为专业的时间序列数据库提供了更优化的解决方案，以及各种开发者生产力功能，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。

TimescaleDB 用于时间序列数据

TimescaleDB 专为时间序列数据而设计，使其成为存储和查询此类数据的自然选择。它为时间序列数据管理提供了多个优势，例如横向可扩展性、列式存储和保留策略支持。但是，TimescaleDB 可能并非适用于所有时间序列用例的最佳选择。一个例子是，如果应用程序需要非常高的写入吞吐量或实时分析，则其他专业的时间序列数据库（如 InfluxDB）可能更适合。

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 中一套高可用性和灾难恢复功能，包括 Always On 可用性组和 Always On 故障转移群集实例。

TimescaleDB 关键概念

• Hypertable（超级表）：超级表是一个分布式表，按时间和可能的其他维度（例如设备 ID 或位置）进行分区。它是 TimescaleDB 中存储时间序列数据的主要抽象，旨在跨多个节点进行横向扩展。
• Chunk（块）：块是超级表的分区，包含超级表数据的子集。块由 TimescaleDB 根据指定的时间间隔自动创建，并且可以单独压缩、索引和备份，以获得更好的性能和数据管理。
• Distributed Hypertables（分布式超级表）：对于大规模部署，TimescaleDB 支持分布式超级表，它跨多个节点对数据进行分区，以提高查询性能和容错能力。

SQL Server 架构

Microsoft SQL Server 是一个关系数据库，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，该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。

TimescaleDB 架构

TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 之上的扩展，继承了其关系数据模型和 SQL 支持。但是，TimescaleDB 使用自定义数据结构和针对时间序列数据的优化（例如超级表和块）扩展了 PostgreSQL。