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，决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 Apache Cassandra 和 ClickHouse 的关键概念、架构、特性、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 Apache Cassandra 和 ClickHouse 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。这是因为写入的数据量很大，以及访问这些数据的查询模式。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。
Apache Cassandra 与 ClickHouse 细分
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| 数据库模型 | 分布式宽列数据库 |
列式数据库 |
| 架构 | Apache Cassandra 遵循无主节点、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分布在集群中的节点上，Cassandra 支持可调一致性级别，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 |
ClickHouse 可以部署在本地、云端或作为托管服务。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 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 |
实时分析、大数据处理、事件日志记录、监控、物联网、数据仓库 |
| 可扩展性 | 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） |
水平可扩展，支持分布式查询处理和并行执行 |
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Apache Cassandra 概览
Apache Cassandra 是一个高度可扩展、分布式且去中心化的 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。
ClickHouse 概览
ClickHouse 是一个开源列式数据库管理系统，专为高性能在线分析处理 (OLAP) 任务而设计。它由俄罗斯领先的科技公司 Yandex 开发。ClickHouse 以其实时处理大量数据的能力而闻名，可提供快速的查询性能和实时分析。其列式存储架构可实现高效的数据压缩和更快的查询执行，使其适用于大规模数据分析和商业智能应用程序。
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分区。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，确保快速访问数据点。
ClickHouse 用于时序数据
ClickHouse 可以有效地用于存储和分析时序数据，尽管它并非专门针对处理时序数据进行优化。虽然 ClickHouse 一旦摄取数据就可以非常快速地查询时序数据，但它在需要以较小批量摄取数据以便可以实时分析的非常高的写入场景中往往会遇到困难。
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，每行都由键值对组成。
- 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，以提供容错和高可用性。
- 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。
ClickHouse 关键概念
- 列式存储：ClickHouse 以列式格式存储数据，这意味着每列的数据都单独存储。这实现了高效的压缩和更快的查询执行，因为在查询执行期间仅读取所需的列。
- 分布式处理：ClickHouse 支持分布式处理，允许跨集群中的多个节点执行查询，从而提高查询性能和可扩展性。
- 数据复制：ClickHouse 提供数据复制，确保在硬件故障或节点中断的情况下数据的可用性和容错能力。
- 物化视图：ClickHouse 支持物化视图，它是作为表存储的预计算查询结果。物化视图可以显着提高查询性能，因为它们允许通过避免为每个查询重新计算结果来更快地检索数据。
Apache Cassandra 架构
Cassandra 使用无主节点、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。
ClickHouse 架构
ClickHouse 的架构旨在支持对大型数据集进行高性能分析。ClickHouse 以列式格式存储数据。这实现了高效的数据压缩和更快的查询执行，因为在查询执行期间仅读取所需的列。ClickHouse 还支持分布式处理，允许跨集群中的多个节点执行查询。ClickHouse 使用 MergeTree 存储引擎作为其主要的表引擎。MergeTree 专为高性能 OLAP 任务而设计，并支持数据复制、数据分区和索引。
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Apache Cassandra 特性
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要求调整一致性级别来平衡数据一致性和性能。
ClickHouse 特性
实时分析
ClickHouse 专为实时分析而设计，可以低延迟处理大量数据，提供快速的查询性能和实时洞察。
数据压缩
ClickHouse 的列式存储格式实现了高效的数据压缩，减少了存储需求并提高了查询性能。
物化视图
ClickHouse 支持物化视图，它可以通过预计算并将查询结果存储为表来显着提高查询性能。
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，因为它具有支持实时库存状态等功能，并且其架构还允许通过允许区域特定数据更接近用户来减少延迟。
ClickHouse 用例
大规模数据分析
ClickHouse 的高性能查询引擎和列式存储格式使其适用于大规模数据分析和商业智能应用程序。
实时报告
ClickHouse 的实时分析功能使组织能够生成实时报告和仪表板，为决策提供最新的洞察。
日志和事件数据分析
ClickHouse 实时处理大量数据的能力使其成为日志和事件数据分析（例如，分析 Web 服务器日志或应用程序事件）的合适选择。
Apache Cassandra 定价模型
Apache Cassandra 是一个开源项目，其使用不收取许可费。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。
ClickHouse 定价模型
ClickHouse 是一个开源数据库，可以部署在您自己的硬件上。ClickHouse 的开发者最近还创建了 ClickHouse Cloud，这是一种用于部署 ClickHouse 的托管服务。
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