如何选择正确的流数据库-DEV365 开发者社区

在当今的实时数据处理和分析世界中，streaming databases已成为想要保持领先地位的企业的重要工具。这些数据库专门设计用于处理连续生成的数据，使其非常适合诸如Internet of Things（IoT），金融交易和社交媒体分析等用例。但是，由于市场上有很多选择，选择正确的流数据库可能是一项艰巨的任务。

ð This post helps you understand what is SQL streaming, the streaming database, when, and why to use it, and discusses some key factors that you should consider when choosing右流数据库用于您的业务。

学习目标ð

您将在整篇文章中学习以下内容：

什么是流数据（事件流处理）？
什么是流sql方法？
流数据库，功能和用例。
前5个流数据库（开源和SaaS）。
选择流数据库的标准。

让我们快速回顾一些概念，例如在接下来的几个部分中的流数据，流式SQL和数据库。

什么是流数据？ â€μ

stream是一系列事件/数据元素，随着时间的推移提供。 Data streaming是一种实时处理和分析数据的方法，因为它是由传感器，电子商务购买，Web和移动应用程序，社交网络等各种来源生成的。它涉及以事件或消息的形式持续且持续的收集，处理和传递数据。

您可以使用其MySQL11或PostgreSQL的数据库中获取不同数据源的数据，例如消息经纪人Kafka，Redpanda，Kinesis，Pulsar，或使用其PostgreSQL使用Change Data Capture（CDC），这是识别和捕获数据变化的过程。

什么是流SQL？ â€μ

收集数据后，您可以将此数据存储到流数据库中（在下一部分中，解释了），可以在其中使用SQL streaming使用SQL查询对其进行处理和分析。它是一种用于使用SQL查询处理实时数据流的技术。它允许企业使用与批处理处理相同的SQL语言实时查询和处理数据流。

可以实时转换，过滤和聚合的数据从流变成更有用的输出，例如物有化的视图（CREATE MATERIALIZED VIEW），以提供见解并启用自动化决策。

！âMaterialized views通常用于需要经常执行复杂查询或查询结果需要很长时间来计算的情况。通过预先计算结果并将其存储在物有的视图（虚拟表）中，可以更快地执行查询，而开销较少。 PostgreSQL，Microsoft SQL Server，RisingWave或Materialize支持具有自动更新的实质视图。

SQL流媒体的主要好处之一是，它允许企业利用其现有的SQL技能和基础架构来处理实时数据。这比必须学习新的编程语言（例如Java，scala或工具）来使用数据流ð。

更有效。

什么是流数据库？ â€μ

streaming database，也称为A 实时数据库，是一个数据库管理系统，旨在实时处理连续的数据流。它经过优化，用于处理和存储大量数据，这些数据到达连续且快速流中。

流数据库使用相同的声明性SQL和相同的抽象（tables, columns, rows, views, indexes）与传统数据库。与传统数据库不同，数据存储在与书写结构相匹配的表中（inserts, updates），所有计算工作都在读取查询（selects），流媒体数据库连续运行，将数据作为处理数据作为处理数据，将数据作为处理数据，将数据作为处理数据库它以物化视图的形式将其到达并将其保存到持久存储中。这允许立即分析和响应实时事件，使企业能够根据最新信息做出决定并采取行动。

流数据库通常使用针对快速有效的数据处理进行优化的专业数据结构和算法。他们还支持复杂事件处理（CEP）和其他实时分析工具，以帮助企业获得见解并实时从数据中提取价值。

流数据库所特有的功能之一是更新逐渐实现的视图ðª。

。

您可以如何处理流数据库？ â€μ

这是您可以使用流数据库做的一些事情：

从不同的流/数据源（例如Apache Kafka）收集和转换数据。
为需要汇总汇总的数据创建实现的视图。
使用简单的SQL语法查询复杂流数据。
汇总和分析实时数据流后，您可以使用实时分析来触发下游应用程序。

5顶流数据库

由于可用的流数据库有多种类型，并且每个功能都提供了许多功能。

下面，我共享了5个顶级流数据库（开源和SaaS），并注意它们不在特定的受欢迎程度或使用顺序上。

如何选择流数据库

选择正确的流数据平台可能是一项具有挑战性的任务，因为有几个因素需要考虑。以下是选择流数据平台时要牢记的一些关键注意事项：

数据源：考虑平台可以摄入和处理的数据源的类型。确保平台可以处理所需的数据源。 Kafka，Redpanda，Apache Pulsar，AWS Kinesis，Google Pub/Sub主要用作流源服务/消息经纪人。或数据库，例如PostgreSQL或MySQL。

可伸缩性：考虑平台随着数据需求增长而扩展的能力。某些平台的扩展能力可能会受到限制，而另一些平台可以处理大量数据和多个并发用户。确保缩放过程几乎可以立即完成，而不会中断数据处理。例如，开源项目RisingWave使用一致的哈希算法将数据动态划分为每个计算节点。这些计算节点通过计算数据的独特部分，然后相互交换输出来协作。如果云提供商中流媒体数据平台，它们支持开箱即用的自动缩放功能，因此这不是问题。

集成：考虑平台与您当前正在使用或计划使用的其他系统和工具（例如BI和数据分析平台）集成的能力。确保平台支持您需要与其他系统连接的协议和API。 RisingWave与包括Grafana，Metabase，Apache Superset等的许多BI服务集成。

性能：考虑平台的速度和效率。在查询速度，数据处理和分析方面，某些平台可能会表现出色。因此，您需要选择一个可以在几秒钟内提取，转换和加载数百万记录的流数据库。流媒体数据平台的关键性能指标（KPI）是事件速率，吞吐量（事件率时间事件大小），延迟，可靠性和主题数（用于Pub-Sub-Subl Architectures）。有时与基于JVM的系统相比，一个使用低级编程语言（例如Rust）设计的平台可能会超快。

安全性：考虑平台的安全功能，例如访问控件，数据加密和合规认证，以确保您的数据得到保护。

易用性：考虑平台的易用性，包括其用户界面，文档和支持资源。确保平台易于使用并为您的团队提供足够的支持。

成本：考虑平台的成本，包括许可费，维护成本以及任何其他硬件或软件要求。确保平台适合您的预算并提供良好的投资回报。

总结

总而言之，流数据库提供了几个独特的功能，包括实时数据处理，事件驱动的体系结构，连续处理，低延迟，可扩展性，对各种数据格式的支持和灵活性。这些功能可以更快的见解，更好的决策以及在实时应用程序中更有效地利用数据。

最佳用例流数据库取决于您的特定要求，例如支持的数据源，音量和速度，数据结构，可扩展性，性能，集成和成本。根据这些因素仔细评估每个选项以确定最适合您的组织很重要。