Azure Data Explorer 与 Apache Doris 的对比

Azure Data Explorer 概述

Azure Data Explorer 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 年发布，并以 PaaS 产品的形式提供。Azure Data Explorer 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 Doris 概述

Apache Doris 是一个基于 MPP 的交互式 SQL 数据仓库系统，专为报告和分析而设计。它以其高性能、实时分析能力和易用性而闻名。Apache Doris 集成了 Google Mesa 和 Apache Impala 的技术。与其他基于 Hadoop 的 SQL 系统不同，Doris 被设计为一个简单且紧密集成的系统，不依赖于外部依赖项。它旨在为数据仓库和分析提供精简高效的解决方案。

Azure Data Explorer 用于时序数据

Azure Data Explorer 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、按组聚合和连接，Azure Data Explorer 可以有效地分析时序数据。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 Doris 用于时序数据

Apache Doris 可以有效地用于时序数据，以进行实时分析和报告。凭借其高性能和亚秒级响应时间，Doris 可以处理海量的时间戳数据并提供及时的查询结果。它同时支持高并发点查询场景和高吞吐量复杂分析场景，使其适用于分析具有不同复杂程度的时序数据。

Azure Data Explorer 关键概念

• 关系数据模型：Azure Data Explorer 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 Data Explorer 不强制执行诸如键唯一性、主键或外键之类的约束。相反，必要的关联关系在查询时建立。
• Kusto 查询语言 (KQL)：Azure Data Explorer 使用 KQL，这是一种强大而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。
• 扩展区：在 Azure Data Explorer 中，数据被组织成称为扩展区的单元，这些单元是不可变的、压缩的记录集，可以高效地存储和查询。

Apache Doris 关键概念

• MPP（大规模并行处理）：Apache Doris 利用 MPP 架构，该架构允许它跨多个节点分布数据处理，从而实现并行执行和可扩展性。
• SQL：Apache Doris 支持 SQL 作为查询语言，为数据分析和报告提供了熟悉而强大的接口。
• 点查询：点查询是指从数据库检索特定的数据点或少量数据子集。
• 复杂分析：Apache Doris 可以处理涉及处理大量数据以及执行高级计算和聚合的复杂分析场景。

Azure Data Explorer 架构

Azure Data Explorer 构建在云原生分布式架构之上，该架构同时支持 NoSQL 和类 SQL 查询功能。它是一个基于列式存储的数据库，利用压缩的、不可变的数据扩展区来实现高效的存储和检索。Azure Data Explorer 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 Doris 架构

Apache Doris 基于 MPP 架构，该架构使其能够跨多个节点分布数据和处理，以实现并行执行。它是一个独立的系统，不依赖于其他系统或框架。Apache Doris 结合了 Google Mesa 和 Apache Impala 的技术，为数据仓库和分析提供了一个简单且紧密集成的系统。它利用 SQL 作为查询语言，并支持高效的数据处理和查询优化技术，以确保高性能和可扩展性。