HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing) 数据库:
特点: 旨在打破传统OLTP(联机事务处理)和OLAP数据库之间的壁垒,使得同一份数据既能支持高并发的事务处理,也能支持复杂的分析查询,减少数据冗余和ETL延迟。
代表产品:
TiDB: 一款开源分布式NewSQL数据库,兼容MySQL协议,支持水平弹性扩展、金融级高可用和强一致性。通过其TiFlash(列存副本)组件实现HTAP能力,将分析负载与事务负载隔离。
阿里云Hologres: 阿里云提供的一站式实时数据仓库服务,兼容PostgreSQL协议,深度融合大数据生态,支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析。
Google Cloud Spanner / AlloyDB for PostgreSQL: 提供强一致性和高可用性的全球分布式关系数据库,具备处理混合负载的能力。
优势: 数据新鲜度高,简化数据架构,避免了传统T+1的ETL过程。
劣势: 可能需要在事务处理和分析查询性能之间进行权衡,架构相对复杂。
时序数据库 (Time Series Databases - TSDB):
特点: 专门为处理带时间戳的数据(如监控指标、物联网 纳米比亚电话号码库 传感器数据、金融市场数据)而优化。通常具备高效的数据压缩算法、时间维度的高效查询和聚合能力。
代表产品:
InfluxDB: 流行的开源时序数据库,存储、查询和可视化功能。
TimescaleDB: 基于PostgreSQL构建的开源时序数据库,通过扩展插件实现,保留了PostgreSQL的生态和SQL兼容性,同时优化了时序数据处理。
TDengine: 国产开源的时序大数据平台,专为物联网设计,强调高性能、高可靠性和易用性。
优势: 对时序数据写入和查询性能极高,内置丰富的时序分析函数,存储压缩率高。
劣势: 数据模型相对固定,不适合非时序数据分析。