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，针对您的特定用例和数据模型，确定哪个数据库的优势最多，缺点最少，是一个重要的决定。下面您将找到 Google BigQuery 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。
本文的主要目的是比较 Google BigQuery 和 Apache Cassandra 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，而不是针对所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于大量数据被写入以及访问这些数据的查询模式造成的。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。
Google BigQuery 与 Apache Cassandra 细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
分布式宽列数据库 |
| 架构 | BigQuery 是由 Google Cloud Platform 提供的完全托管、无服务器的数据仓库。它专为高性能分析而设计，并利用 Google 的基础设施进行数据处理。BigQuery 使用列式存储格式以实现快速查询，并支持标准 SQL。数据在 Google Cloud 区域内的多个可用区之间自动分片和复制 |
Apache Cassandra 遵循无主节点的对等架构，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分布，Cassandra 支持可调的一致性级别以用于读取和写入操作。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 | 业务分析、大规模数据处理、数据集成 |
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 | 无服务器、PB 级数据仓库，可以处理海量数据，无需预先进行容量规划 |
水平可扩展，支持数据分区、复制和线性可扩展性，随着节点的增加而扩展 |
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Google BigQuery 概览
Google BigQuery 是由 Google Cloud 开发的完全托管、无服务器的数据仓库和分析平台。BigQuery 于 2011 年推出，旨在处理大规模数据处理和查询，使用户能够实时分析海量数据集。BigQuery 专注于性能、可扩展性和易用性，适用于广泛的数据分析用例，包括商业智能、日志分析和机器学习。
Apache Cassandra 概览
Apache Cassandra 是一个高度可扩展、分布式和去中心化的 NoSQL 数据库，旨在跨许多商用服务器处理大量数据。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和低延迟要求的应用程序的热门选择。
Google BigQuery 用于时序数据
BigQuery 可以用于存储和分析时序数据，尽管它更专注于传统的数据仓库用例。对于需要低延迟响应时间的用例，BigQuery 可能会遇到困难
Apache Cassandra 用于时序数据
Cassandra 可以用于处理时序数据，因为它具有分布式架构并支持基于时间的划分。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，从而确保快速访问数据点。
Google BigQuery 关键概念
与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括
- 项目：BigQuery 中的项目表示数据集、表和视图等资源的顶级容器。
- 数据集：数据集是 BigQuery 中表、视图和其他数据资源的容器。
- 表：表是 BigQuery 中的主要数据存储结构，由行和列组成。
- 架构：架构定义了表的结构，包括列名、数据类型和约束。
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布数据的唯一标识符，确保均匀分布和快速数据检索。
- 复制因子：跨集群中不同节点存储的数据副本数量，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。
Google BigQuery 架构
Google BigQuery 的架构构建在 Google 的分布式基础设施之上，专为高性能和可扩展性而设计。BigQuery 的核心是使用名为 Capacitor 的列式存储格式，该格式可实现高效的数据压缩和快速的查询性能。数据会自动分区并分布在多个存储节点之间，从而提供高可用性和容错能力。BigQuery 的无服务器架构会自动为查询和数据存储分配资源，从而无需用户管理基础设施或容量规划。
Apache Cassandra 架构
Cassandra 使用无主节点的对等架构，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，其中数据基于分区键在节点之间分区，并存储在列族中。Cassandra 支持可调的一致性，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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Google BigQuery 功能
列式存储
BigQuery 的列式存储格式 Capacitor 可以实现高效的数据压缩和快速的查询性能，使其适用于大规模数据分析。
与 Google Cloud 集成
BigQuery 与其他 Google Cloud 服务（例如 Cloud Storage、Dataflow 和 Pub/Sub）无缝集成，从而可以轻松地从各种来源提取、处理和分析数据。
机器学习集成
BigQuery ML 使用户可以直接在 BigQuery 中创建和部署机器学习模型，从而简化了构建和部署机器学习应用程序的过程。
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。
可调的一致性
用户可以通过根据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。
Google BigQuery 用例
商业智能和报告
BigQuery 广泛用于商业智能和报告，使用户能够分析大量数据并生成见解以用于辅助决策。其快速的查询性能以及与流行的 BI 工具（例如 Google Data Studio 和 Tableau）的无缝集成使其成为此用例的理想解决方案。
机器学习和预测分析
BigQuery ML 使用户可以直接在 BigQuery 中创建和部署机器学习模型，从而简化了构建和部署机器学习应用程序的过程。BigQuery 的快速查询性能和对大规模数据处理的支持使其适用于预测分析用例。
数据仓库和 ETL
BigQuery 的分布式架构和列式存储格式使其成为数据仓库和 ETL（提取、转换、加载）工作流的绝佳选择。它与其他 Google Cloud 服务（例如 Cloud Storage 和 Dataflow）的无缝集成简化了从各种来源提取和处理数据的过程。
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
凭借其跨分布式节点处理大量数据的能力，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使特定区域的数据更靠近用户来减少延迟。
Google BigQuery 定价模型
Google BigQuery 定价基于按需付费模式，费用由数据存储、查询和流式处理决定。BigQuery 定价主要有两个组成部分
- 存储定价：存储成本基于 BigQuery 中存储的数据量。用户需要为活动存储和长期存储付费，对于不经常访问的数据，长期存储以折扣价提供。
- 查询定价：查询成本基于查询期间处理的数据量。用户可以选择按需定价（即按每次查询处理的数据量付费）或固定费率定价（即为一定量的查询容量提供固定的月度费用）。
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）根据数据存储、请求吞吐量和支持等因素提供不同的定价模型。
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