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，为您的特定用例和数据模型决定哪个数据库具有最多的优点和最少的缺点是一个重要的决定。下面您将找到 Azure 数据资源管理器和 Apache Cassandra 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情况。
本文的主要目的是比较 Azure 数据资源管理器和 Apache Cassandra 在涉及 时序数据 的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据以及访问该数据的查询模式。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。
Azure 数据资源管理器与 Apache Cassandra 对比细分
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
分布式宽列数据库 |
| 架构 | ADX 可以作为托管服务部署在 Azure 云中，并且易于与其他 Azure 服务和工具集成，以实现无缝数据处理和分析。 |
Apache Cassandra 遵循无主、对等架构，其中集群中的每个节点在功能上都是相同的，并使用 Gossip 协议与其他节点通信。数据使用一致性哈希在集群中的节点之间进行分发，Cassandra 支持可调一致性级别以进行读取和写入操作。它可以部署在本地、云端或作为托管服务 |
| 许可证 | 闭源 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 日志和遥测数据分析、实时分析、安全和合规性分析、物联网数据处理 |
高写入吞吐量应用程序、时序数据、消息传递系统、推荐引擎、物联网 |
| 可扩展性 | 高度可扩展，支持水平扩展、分片和分区 |
水平可扩展，支持数据分区、复制和线性扩展（随着节点的添加） |
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Azure 数据资源管理器概述
Azure 数据资源管理器是一个基于云的、完全托管的大数据分析平台，作为 Microsoft Azure 平台的一部分提供。它由 Microsoft 于 2018 年宣布，并作为 PaaS 产品提供。Azure 数据资源管理器为摄取和查询遥测数据、日志和时序数据提供高性能功能。
Apache Cassandra 概述
Apache Cassandra 是一个高度可扩展、分布式和去中心化的 NoSQL 数据库，旨在处理跨多个商品服务器的大量数据。Cassandra 最初由 Facebook 创建，现在是 Apache 软件基金会的项目。它的主要重点是提供高可用性、容错能力和线性可扩展性，使其成为对工作负载要求高且延迟要求低的应用程序的热门选择。
Azure 数据资源管理器用于时序数据
Azure 数据资源管理器非常适合处理时序数据。其高性能功能和摄取大量数据的能力使其适用于近乎实时地分析和查询时序数据。凭借其高级查询运算符，例如计算列、在行上搜索和筛选、按聚合分组和联接，Azure 数据资源管理器能够高效分析时序数据。其可扩展的架构和分布式特性确保它可以有效地处理时序数据的速度和容量要求。
Apache Cassandra 用于时序数据
由于 Cassandra 的分布式架构和对基于时间的分区的支持，它可以用于处理时序数据。可以使用基于时间范围的分区键有效地存储和检索时序数据，从而确保快速访问数据点。
Azure 数据资源管理器关键概念
- 关系数据模型：Azure 数据资源管理器是一个基于关系数据库管理系统的分布式数据库。它支持数据库、表、函数和列等实体。与传统的 RDBMS 不同，Azure 数据资源管理器不强制执行密钥唯一性、主键或外键等约束。相反，必要的关联关系在查询时建立。
- Kusto 查询语言 (KQL)：Azure 数据资源管理器使用 KQL，这是一种功能强大且富有表现力的查询语言，使用户能够轻松探索和分析其数据。
- 区段：在 Azure 数据资源管理器中，数据组织成称为区段的单元，这些区段是不可变的、压缩的记录集，可以有效地存储和查询。
Apache Cassandra 关键概念
- 列族：类似于关系数据库中的表，列族是行的集合，每行由键值对组成。
- 分区键：用于在集群中的多个节点之间分发数据的唯一标识符，确保均匀分发和快速数据检索。
- 复制因子：跨集群中不同节点存储的数据副本数，以提供容错能力和高可用性。
- 一致性级别：一个可配置的参数，用于确定集群中读/写性能和数据一致性之间的权衡。
Azure 数据资源管理器架构
Azure 数据资源管理器构建在云原生分布式架构之上，该架构同时支持 NoSQL 和类似 SQL 的查询功能。它是一个基于列式存储的数据库，利用压缩的、不可变的数据区段来实现高效的存储和检索。Azure 数据资源管理器的架构的核心组件包括控制平面、数据管理和查询处理。控制平面负责管理资源和元数据，而数据管理组件负责处理数据摄取和组织。查询处理负责执行查询并将结果返回给用户。
Apache Cassandra 架构
Cassandra 使用无主对等架构，其中所有节点都是平等的，并且没有单点故障。这种设计确保了高可用性和容错能力。Cassandra 的数据模型是键值系统和面向列的系统之间的混合体，其中数据根据分区键在节点之间进行分区，并存储在列族中。Cassandra 支持可调一致性，允许用户根据其特定需求调整数据一致性和性能之间的平衡。
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Azure 数据资源管理器功能
高性能数据摄取
Azure 数据资源管理器可以每个节点每秒 200 MB 的速率摄取数据，提供快速高效的数据摄取功能。
数据可视化
Azure 数据资源管理器与流行的数据可视化工具（如 Power BI、Grafana 和 Jupyter Notebooks）无缝集成，允许用户轻松可视化和分析其数据。
高级分析
Kusto 查询语言 (KQL) 支持高级分析功能，例如时序分析、模式识别和异常检测，使用户能够从其数据中获得更深入的见解。
灵活的架构
与传统的关系数据库不同，Azure 数据资源管理器不强制执行密钥唯一性、主键或外键等约束。这种灵活性允许动态架构更改以及处理半结构化和非结构化数据的能力。
Apache Cassandra 功能
线性可扩展性
Cassandra 可以水平扩展，向集群添加节点以适应不断增长的工作负载并保持一致的性能。
高可用性
由于没有单点故障并且支持数据复制，Cassandra 确保数据始终可访问，即使在节点发生故障时也是如此。
可调一致性
用户可以通过根据其应用程序的需求调整一致性级别来平衡数据一致性和性能。
Azure 数据资源管理器用例
日志分析
Azure 数据资源管理器通常用于日志分析，它可以摄取、存储和分析应用程序、服务器和基础设施生成的大量日志数据。组织可以使用 Azure 数据资源管理器来监控应用程序性能、排除问题、检测异常并深入了解用户行为。近乎实时地分析日志数据的能力使组织能够主动解决问题并提高运营效率。
遥测分析
Azure 数据资源管理器非常适合遥测分析，它可以处理和分析物联网设备、传感器和应用程序生成的数据。组织可以使用 Azure 数据资源管理器来监控设备运行状况、优化资源利用率以及检测遥测数据中的异常。该平台的可扩展性和高性能功能使其非常适合处理物联网设备生成的大量数据。
时序分析
Azure 数据资源管理器用于时序分析，它可以摄取和分析随时间收集的时间戳数据点。此用例适用于各个行业，包括金融、医疗保健、制造和能源。组织可以使用 Azure 数据资源管理器来分析趋势、检测模式并根据历史时序数据预测未来事件。该平台的高级查询运算符和实时分析功能使组织能够从时序数据中获得有价值的见解。
Apache Cassandra 用例
消息传递和社交媒体平台
Cassandra 的高可用性和低延迟使其适用于需要快速、一致地访问用户数据的消息传递和社交媒体应用程序。
物联网和分布式系统
凭借其处理跨分布式节点的大量数据的能力，Cassandra 是物联网应用程序和其他生成海量数据流的分布式系统的绝佳选择。
电子商务
Cassandra 非常适合电子商务用例，因为它能够支持实时库存状态，并且其架构还允许通过允许区域特定数据更靠近用户来减少延迟。
Azure 数据资源管理器定价模型
Azure 数据资源管理器的定价模型基于按需付费的方式，客户根据其服务使用量付费。定价取决于诸如摄取的数据量、存储的数据量以及执行的查询数量等因素。此外，客户可以在提供不同级别性能和功能的不同定价层之间进行选择。Azure 数据资源管理器还提供预留容量选项，允许客户以折扣价预留固定期限的资源。
Apache Cassandra 定价模型
Apache Cassandra 是一个开源项目，其使用不收取任何许可费。但是，在部署自托管 Cassandra 集群时，可能会产生硬件、托管和运营费用。此外，一些托管 Cassandra 服务（例如 DataStax Astra 和 Amazon Keyspaces）提供基于数据存储、请求吞吐量和支持等因素的不同定价模型。
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