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 StarRocks 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 StarRocks 和 TDengine 在涉及 时序数据 的工作负载中的表现，而不是针对所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于大量数据正在写入以及访问该数据的查询模式。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。
StarRocks 与 TDengine 细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
时序数据库 |
| 架构 | StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和要求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
TDengine 可以部署在本地、云端或作为混合解决方案，从而在部署和管理方面具有灵活性。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
AGPL 3.0 |
| 用例 | 商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
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 | 水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
水平可扩展，具有集群和内置负载均衡。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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StarRocks 概述
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。
TDengine 概述
TDengine 是一款高性能开源时序数据库，旨在高效处理海量时序数据。它由涛思数据于 2017 年创建，专为物联网 (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功能。
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。
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涉及存储和分析时序数据的使用场景。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构：StarRocks 采用 MPP 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必要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，并根据估计的成本选择最有效的计划。
- 物化视图：StarRocks 支持智能物化视图，它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。
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：用于对超级表中的子表进行分类和过滤的元数据属性。标签已索引并针对高效查询进行了优化。
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。它还结合了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
TDengine 架构
TDengine 使用云原生架构，该架构结合了关系数据库（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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StarRocks 功能
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同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，它提供数据的预计算摘要，以实现更快的查询性能。
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。它支持批量和单独的数据插入。
数据查询
TDengine 提供 ANSI SQL 支持以及额外的功能，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、过滤和连接。
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。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，用户需要分析到达的数据，从而使其能够做出及时且数据驱动的决策。
即席查询
凭借其高性能和高并发数据分析能力，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。
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。
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，用于在云端运行 StarRocks。
TDengine 定价模型
TDengine 是开源的，在 AGPLv3 许可证下可以免费使用。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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