选择合适的数据库是构建任何软件应用的关键决策。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，为您的特定使用场景和数据模型决定哪种数据库具有最大的优势和最小的缺点是一个重要的决定。下面您将找到 StarRocks 和 VictoriaMetrics 的关键概念、架构、功能、使用场景和定价模型的概述，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 VictoriaMetrics 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，而不是所有可能的使用场景。时序数据在数据库性能方面通常会带来独特的挑战。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种数据库更好；它只是提供了每种数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
StarRocks 与 VictoriaMetrics 对比细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
时序数据库 |
| 架构 | StarRocks 可以部署在本地、云端或混合环境中，具体取决于您的基础设施偏好和要求。 |
VictoriaMetrics 可以部署为单节点实例用于小型应用，或部署为集群设置用于大型应用，提供水平可扩展性和复制。 |
| 许可 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 使用场景 | 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、实时分析、DevOps、应用性能监控 |
| 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，支持集群和复制，实现高可用性和高性能 |
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StarRocks 概述
StarRocks 是一个开源的高性能分析型数据仓库，支持实时、多维和高并发的数据分析。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。
VictoriaMetrics 概述
VictoriaMetrics 是由 VictoriaMetrics 公司开发的开源时序数据库。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序数据库。
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。
VictoriaMetrics 用于时序数据
VictoriaMetrics 专为时序数据设计，使其成为涉及存储和分析时间戳数据的应用的可靠选择。它提供高性能的存储和检索能力，能够高效处理大量的时序数据。
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 采用全向量化执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据）指令以批处理方式处理数据，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 包括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，并根据估计成本选择最有效的计划。
- 物化视图: StarRocks 支持智能物化视图，物化视图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。
VictoriaMetrics 关键概念
- 时序: VictoriaMetrics 以时序的形式存储数据，时序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值或观察值。
- 标签: 标签是与时序关联的键值对，用于过滤和分组数据。
- 字段: 字段包含与时序关联的实际数据值。
- 查询语言: VictoriaMetrics 支持其自己的查询语言，该语言允许用户根据特定条件检索和分析时序数据。
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。它还结合了诸如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，并可以直接分析存储在数据湖中的数据，而无需数据迁移。
VictoriaMetrics 架构
VictoriaMetrics 有两种形式：Single-server-VictoriaMetrics 和 VictoriaMetrics Cluster。Single-server-VictoriaMetrics 是一个易于使用和维护的一体化二进制文件。它垂直扩展性良好，可以处理每秒数百万个指标。另一方面，VictoriaMetrics Cluster 由允许构建水平可扩展集群的组件组成，从而在苛刻的环境中实现高可用性和可扩展性。VictoriaMetrics 的架构使用户可以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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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 被设计为处理高水平的并发，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，以加快查询性能。
VictoriaMetrics 功能
高性能
VictoriaMetrics 针对时序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而扩展其监控和时序数据库基础设施。
成本效益
VictoriaMetrics 为管理时序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最大限度地降低运营成本，同时保持高性能。
StarRocks 使用场景
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。
临时查询
凭借其高性能和高并发的数据分析能力，StarRocks 非常适合临时查询，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。
VictoriaMetrics 使用场景
监控和可观测性
VictoriaMetrics 广泛用于监控和可观测性目的，允许组织收集、存储和分析来自各种系统和应用的指标和性能数据。它提供了必要的工具和功能来跟踪和可视化关键性能指标、排除问题并深入了解系统行为。
物联网数据管理
VictoriaMetrics 适用于处理物联网设备生成的大量时序数据。它可以高效地存储和处理传感器数据，实现对物联网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、卫星和其他物联网设备的数据。
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。
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，以在云端运行 StarRocks。
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 实例提供付费服务。
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