StarRocks 与 TimescaleDB

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。

TimescaleDB 概览

TimescaleDB 是一款构建于 PostgreSQL 之上的开源时序数据库。它的创建是为了解决管理时序数据的挑战，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序数据的热门选择。

StarRocks 用于时序数据

StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载，但也可以用于时序数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。

TimescaleDB 用于时序数据

TimescaleDB 专为时序数据设计，使其成为存储和查询此类数据的自然选择。它为时序数据管理提供了多项优势，例如水平可扩展性、列式存储和保留策略支持。但是，TimescaleDB 可能不是所有时序用例的最佳选择。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，则其他专门的时序数据库（如 InfluxDB）可能更适合。

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。

TimescaleDB 关键概念

• Hypertable：Hypertable 是一种分布式表，按时间和可能的其他维度（如设备 ID 或位置）进行分区。它是 TimescaleDB 中存储时序数据的主要抽象，旨在跨多个节点水平扩展。
• Chunk：Chunk 是 hypertable 的一个分区，包含 hypertable 数据的子集。Chunk 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。
• 分布式 Hypertable：对于大规模部署，TimescaleDB 支持分布式 hypertable，它跨多个节点分区数据，以提高查询性能和容错能力。

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摄取数据，并支持直接分析存储在数据湖中的数据，而无需数据迁移

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序数据的优化（如 hypertable 和 chunk）扩展了 PostgreSQL。