在构建任何软件应用时，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，决定哪种数据库的优势最大、劣势最小是一项重要的决策。以下是 Google BigQuery 和 Apache Doris 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您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 Doris 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，而非所有可能的用例。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所致。本文并非旨在论证哪种数据库更好；它只是提供了每种数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Google BigQuery 与 Apache Doris 对比分析
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
数据仓库 |
| 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 |
Doris 可以部署在本地或云端，并兼容各种数据格式，如 Parquet、ORC 和 JSON。 |
| 许可证 | 闭源 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 商业分析、大规模数据处理、数据集成 |
交互式分析、数据仓库、实时数据分析、报表、仪表板 |
| 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 |
通过分布式存储和计算实现水平扩展 |
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Google BigQuery 概述
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 Doris 概述
Apache Doris 是一个基于 MPP 的交互式 SQL 数据仓库系统，专为报表和分析而设计。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 SQL-on-Hadoop 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一个精简高效的解决方案。
Google BigQuery 用于时序数据
BigQuery 可用于存储和分析时序数据，尽管它更侧重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 可能难以胜任
Apache Doris 用于时序数据
Apache Doris 可以有效地用于时序数据，进行实时分析和报表。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，使其适用于分析各种复杂程度的时序数据。
Google BigQuery 关键概念
与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括
- 项目 (Projects)：在 BigQuery 中，项目代表资源的顶级容器，例如数据集、表和视图。
- 数据集 (Datasets)：数据集是 BigQuery 中表、视图和其他数据资源的容器。
- 表 (Tables)：表是 BigQuery 中的主要数据存储结构，由行和列组成。
- 模式 (Schema)：模式定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。
Apache Doris 关键概念
- MPP (大规模并行处理)：Apache Doris 利用 MPP 架构，使其能够跨多个节点分发数据处理，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，为数据分析和报表提供了一个熟悉而强大的接口。
- 点查询 (Point Query)：点查询是指从数据库中检索特定的数据点或少量数据子集。
- 复杂分析 (Complex Analysis)：Apache Doris 可以处理复杂的分析场景，这些场景涉及处理大量数据并执行高级计算和聚合。
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。在其核心，BigQuery 使用一种名为 Capacitor 的列式存储格式，这实现了高效的数据压缩和快速的查询性能。数据在多个存储节点之间自动分区和分发，从而提供高可用性和容错能力。BigQuery 的无服务器架构自动为查询和数据存储分配资源，消除了用户管理基础设施或容量规划的需求。
Apache Doris 架构
Apache Doris 基于 MPP 架构，这使其能够跨多个节点分发数据和处理，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。
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Google BigQuery 功能
列式存储
BigQuery 的列式存储格式 Capacitor 实现了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（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 Doris 功能
高性能
Apache Doris 专为高性能数据分析而设计，即使在处理海量数据时也能提供亚秒级的查询响应时间。
实时分析
Apache Doris 支持实时数据分析，使用户能够根据最新的信息获得洞察并做出明智的决策。
可扩展性
Apache Doris 可以通过向集群添加更多节点来实现水平扩展，从而提高数据存储和处理能力。
Google BigQuery 用例
商业智能和报表
BigQuery 广泛用于商业智能和报表，使用户能够分析大量数据并生成洞察，从而为决策提供依据。其快速的查询性能以及与流行的 BI 工具（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 快速的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（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 Doris 用例
实时分析
Apache Doris 非常适合实时分析场景，在这些场景中，及时洞察和分析大量数据至关重要。它使企业能够监控和分析实时数据流、做出数据驱动的决策，并实时检测模式或异常。
报表和商业智能
Apache Doris 可用于生成报表和进行商业智能活动。它支持快速高效的数据查询，允许用户提取有意义的洞察，并将数据可视化以用于报表和分析目的。
数据仓库
Apache Doris 适用于构建需要高性能分析和查询能力的数据仓库解决方案。它为存储、管理和分析大量数据以用于报表和决策制定提供了一个可扩展且高效的平台。
Google BigQuery 定价模型
Google BigQuery 定价基于按需付费模式，成本由数据存储、查询和流式传输决定。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，长期存储对于不经常访问的数据提供折扣价。
- 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（按每次查询处理的数据量付费）或固定费率定价（为一定量的查询容量提供固定的月度成本）。
Apache Doris 定价模型
作为一个开源项目，Apache Doris 可以免费使用，无需任何许可费用。用户可以下载源代码并在自己的基础设施上设置 Apache Doris，而不会产生任何直接成本。但是，重要的是要考虑与托管和维护数据库基础设施相关的运营成本。
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