SQL Server 与 VictoriaMetrics
详细对比
比较 SQL Server 和 VictoriaMetrics 在时间序列和 OLAP 工作负载方面的表现
了解有关时间序列数据库的信息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 SQL Server 和 VictoriaMetrics 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 SQL Server 和 VictoriaMetrics 在涉及时间序列数据的工作负载方面的性能，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了独特的挑战。这是由于写入的数据量很大以及访问这些数据的查询模式造成的。本文并不打算证明哪个数据库更好；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。
SQL Server 与 VictoriaMetrics 细分
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| 数据库模型 | 关系数据库 |
时间序列数据库 |
| 架构 | 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 Database)。它有多个版本，针对不同的用例量身定制，例如 Express、Standard 和 Enterprise。 |
VictoriaMetrics 可以部署为单节点实例用于小型应用程序，或部署为集群设置用于大型应用程序，提供水平可扩展性和复制。 |
| 许可证 | 闭源 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 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 |
监控、可观测性、IoT、实时分析、DevOps、应用程序性能监控 |
| 可扩展性 | 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 |
水平可扩展，支持集群和复制，以实现高可用性和高性能 |
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SQL Server 概述
Microsoft SQL Server 是一个由 Microsoft 开发的强大且广泛使用的关系数据库管理系统。最初于 1989 年发布，多年来不断发展，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、安全性以及易用性而闻名。它支持多种平台，包括 Windows、Linux 和容器，为不同的部署场景提供灵活性。
VictoriaMetrics 概述
VictoriaMetrics 是由 VictoriaMetrics 公司开发的开源时间序列数据库。该数据库旨在通过提供最先进的监控和可观测性解决方案，帮助个人和组织应对他们的大数据挑战。VictoriaMetrics 被设计为快速、经济高效且可扩展的监控解决方案和时间序列数据库。
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，从而提供一种存储和查询历史数据的有效方法。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。
VictoriaMetrics 用于时间序列数据
VictoriaMetrics 专为时间序列数据而设计，使其成为涉及时间戳数据存储和分析的应用程序的可靠选择。它提供高性能的存储和检索能力，能够高效处理大量时间序列数据。
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 中的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。
VictoriaMetrics 关键概念
- 时间序列：VictoriaMetrics 以时间序列的形式存储数据，时间序列是由时间索引的数据点序列。
- 指标：指标表示随时间跟踪的特定测量或观察结果。
- 标签：标签是与时间序列关联的键值对，用于过滤和分组数据。
- 字段：字段包含与时间序列关联的实际数据值。
- 查询语言：VictoriaMetrics 支持其自己的查询语言，用户可以使用该语言根据特定条件检索和分析时间序列数据。
SQL Server 架构
Microsoft SQL Server 是一个关系数据库，它使用 SQL 来查询和操作数据。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 Database（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（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等组件。
VictoriaMetrics 架构
VictoriaMetrics 有两种形式：单服务器 VictoriaMetrics 和 VictoriaMetrics 集群。单服务器 VictoriaMetrics 是一个易于使用和维护的一体化二进制文件。它可以很好地进行垂直扩展，并且可以处理每秒数百万个指标。另一方面，VictoriaMetrics 集群由允许构建水平可扩展集群的组件组成，从而在要求苛刻的环境中实现高可用性和可扩展性。VictoriaMetrics 的架构使用户能够选择最适合其需求的部署选项，并根据需要扩展其数据库基础设施。
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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。
VictoriaMetrics 功能
高性能
VictoriaMetrics 针对时间序列数据的高性能存储和检索进行了优化。它可以高效地处理每秒数百万个指标，并为实时分析提供快速的查询执行。
可扩展性
VictoriaMetrics 的架构允许垂直和水平扩展，使用户能够随着数据量和需求的增长来扩展其监控和时间序列数据库基础设施。
成本效益
VictoriaMetrics 为管理时间序列数据提供了经济高效的解决方案。其高效的存储和查询能力有助于在保持高性能的同时最大限度地降低运营成本。
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苛刻工作负载，处理大量的事务和用户数据。
VictoriaMetrics 用例
监控和可观测性
VictoriaMetrics 广泛用于监控和可观测性目的，允许组织从各种系统和应用程序收集、存储和分析指标和性能数据。它提供了必要的工具和功能来跟踪和可视化关键绩效指标、解决问题并深入了解系统行为。
IoT 数据管理
VictoriaMetrics 适用于处理 IoT 设备生成的大量时间序列数据。它可以高效地存储和处理传感器数据，从而实现对 IoT 生态系统的实时监控和分析。VictoriaMetrics 允许跟踪和分析来自工厂、制造厂、卫星和其他 IoT 设备的数据。
容量规划
VictoriaMetrics 支持对指标进行回顾性分析和预测，以用于容量规划目的。它允许组织分析历史数据、识别模式和趋势，并对资源分配和未来容量需求做出明智的决策。
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）以及基于订阅的云部署模型。成本取决于版本（Standard、Enterprise 或 Developer）、核心数量和所需功能等因素。对于基于云的部署，Azure SQL Database 提供按需付费模式，并提供各种服务层级以适应不同的性能和资源需求。
VictoriaMetrics 定价模型
VictoriaMetrics 是一个开源项目，这意味着它可以免费使用，并且不需要任何许可费。用户可以下载二进制版本、Docker 镜像或源代码来设置和部署 VictoriaMetrics，而无需承担任何直接成本。VictoriaMetrics 还为本地企业产品和托管 VictoriaMetrics 实例提供付费产品。
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InfluxDB Cloud 是开始存储和分析时间序列数据的最快方式。
