Comparatif de performances : TimescaleDB vs Amazon Timestream

 (blog.timescale.com)
8 points par xguru 2020-12-04 | 1 commentaires | Partager sur WhatsApp

  • « TimescaleDB est 6 000 fois plus rapide en insertion, 5 à 175 fois plus rapide en requêtes, et coûte 150 à 200 fois moins cher »

  • « Amazon Timestream est lent, cher, et il lui manque aussi des fonctionnalités essentielles comme la sauvegarde/restauration/mise à jour/suppression »

  • Insertion de 1 milliard de métriques : 5 minutes vs. plus de 300 heures

  • Amazon Timestream : 336 $, TimescaleDB entièrement managé : 2,18 $, TimescaleDB open source exécuté sur sa propre VM : 1,50 $

  • Vérification du guide de développement Amazon Timestream de 240 pages

→ Le terme Recovery/Restore n’apparaît pas. Le mot Backup n’apparaît qu’une seule fois, pour dire qu’il n’y a pas de sauvegarde : « débrouillez-vous pour stocker vos données vous-même »

→ Il n’existe pas de méthode pour DELETE/UPDATE les données. Pour les supprimer, il faut faire un drop de la table, et même dans ce cas il n’existe aucun moyen de la restaurer

→ TimescaleDB étant basé sur PostgreSQL, il est possible d’utiliser directement des outils comme pg_dump / pg_restore / pg_basebackup

  • La Time Series Benchmark Suite utilisée pour le test est publiée sur GitHub

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1 commentaires

 
xguru 2020-12-04

C’est un article sacrément agressif.

Du côté de Timescale, ils se méfiaient depuis longtemps du fait qu’AWS gagne de l’argent en reprenant de l’open source, du moins dans le domaine des bases de données de séries temporelles...

Avec la Timescale License (TSL), tout est publié de manière totalement gratuite, mais la création d’une offre as-a-Service est interdite.

La concurrence est intéressante.

Pour ma part, je pense qu’AWS a lancé MSK (Managed Streaming for Apache Kafka) parce que les performances d’AWS Kinesis sont bien inférieures à celles de Kafka...

Qu’en sera-t-il du côté des bases de données de séries temporelles ?