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、缺点最小，是一个重要的决策。下面您将找到 StarRocks 和 OpenTSDB 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 OpenTSDB 在涉及 时序数据 的工作负载中的性能，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。这是因为写入的数据量很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；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
StarRocks 与 OpenTSDB 细分对比
| 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。 |
OpenTSDB 可以部署在本地或云端，HBase 在分布式节点集群上运行。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
GNU LGPLv2.1 |
| 用例 | 商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
监控、可观测性、物联网、日志数据存储 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
使用 HBase 作为其存储后端，跨多个节点水平扩展 |
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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，并配备了完全向量化的执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
OpenTSDB 概述
OpenTSDB (开源时序数据库) 是一款开源、分布式且可扩展的时序数据库，构建于 Apache HBase (NoSQL 数据库) 之上。OpenTSDB 旨在解决对存储和处理来自各种来源 (如物联网设备、传感器和监控系统) 生成的大量时序数据的日益增长的需求。它最初由 StumbleUpon 于 2010 年开发，后来成为一个独立的项目，拥有活跃的贡献者社区。
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。
OpenTSDB 用于时序数据
OpenTSDB 专为时序数据存储和分析而设计，使其成为管理大规模时序数据集的理想选择。其架构实现了高写入和查询性能，并且可以以最少的资源消耗处理每秒数百万个数据点。OpenTSDB 的灵活查询功能允许用户高效地对时序数据执行复杂分析。
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 采用完全向量化的执行引擎，该引擎利用 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，这通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (CBO)：StarRocks 包括一个完全定制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，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。
OpenTSDB 关键概念
- 数据点：时间上的单个测量值，包括时间戳、指标、值和关联标签。
- 指标：一个命名值，表示系统的特定方面，例如 CPU 使用率或温度。
- 标签：与数据点关联的键值对，提供元数据并帮助对数据进行分类和查询。
StarRocks 架构
StarRocks 的架构包括一个完全向量化的执行引擎和一个列式存储引擎，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
OpenTSDB 架构
OpenTSDB 构建于 Apache HBase (分布式且可扩展的 NoSQL 数据库) 之上，并依赖其架构进行数据存储和管理。OpenTSDB 将时序数据存储在 HBase 表中，数据点按指标、时间戳和标签组织。该数据库使用无模式数据模型，从而在添加新指标和标签时具有灵活性。OpenTSDB 架构还支持通过跨多个 HBase 节点分布数据来实现水平扩展。
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StarRocks 功能
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和角度探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高水平的并发，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，以获得更快的查询性能。
OpenTSDB 功能
可扩展性
OpenTSDB 的分布式架构允许水平扩展，确保数据库可以处理不断增长的时序数据量。
数据压缩
OpenTSDB 使用各种压缩技术来减少时序数据的存储占用空间。
支持时序的查询语言
OpenTSDB 具有灵活的查询语言，支持聚合、降采样、过滤和其他操作，用于分析时序数据。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，用户需要在数据到达时对其进行分析，从而能够做出及时且数据驱动的决策。
Ad-Hoc 查询
凭借其高性能和高并发数据分析能力，StarRocks 是 Ad-Hoc 查询的理想选择，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。
OpenTSDB 用例
监控和告警
OpenTSDB 非常适合大规模监控和告警系统，这些系统从各种来源生成大量的时序数据。
物联网数据存储
OpenTSDB 可以存储和分析物联网设备 (如传感器和智能家电) 生成的时序数据，从而实现实时洞察和分析。
性能分析
OpenTSDB 灵活的查询功能使其成为分析系统和应用程序性能指标随时间变化的理想选择。
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。
OpenTSDB 定价模型
OpenTSDB 是开源软件，这意味着它可以免费使用，无需任何许可费。但是，运行 OpenTSDB 的成本取决于支持底层 HBase 数据库所需的基础设施，例如云服务或本地硬件。
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