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 Apache Cassandra 和 DataBend 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 Apache Cassandra 和 DataBend 在涉及 时间序列数据 工作负载方面的性能，而不是针对所有可能的用例。时间序列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。
Apache Cassandra 与 DataBend 细分
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| 数据库模型 | 分布式宽列数据库 |
数据仓库 |
| 架构 | 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分布在集群中的节点之间，Cassandra 支持可调整的一致性级别，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 |
DataBend 可以运行在您自己的基础设施上，也可以使用托管服务。它被设计为云原生系统，旨在利用 AWS、Google Cloud 和 Azure 等云提供商提供的许多服务。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 高写入吞吐量应用程序、时间序列数据、消息传递系统、推荐引擎、物联网 |
数据分析、数据仓库、实时分析、大数据处理 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分区、复制和线性可扩展性，随着节点的添加而扩展 |
水平可扩展，支持分布式计算 |
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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，旨在处理大量跨许多通用服务器的数据。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。
DataBend 概述
DataBend 是一个开源、云原生数据处理和分析平台，旨在为大数据工作负载提供高性能、经济高效且可扩展的解决方案。该项目由开发人员、研究人员和行业专业人士组成的社区驱动，旨在创建一个统一的数据处理平台，将批处理和流处理能力与高级分析功能相结合。DataBend 的灵活架构允许用户构建各种应用程序，从实时分析到大规模数据仓库。
Apache Cassandra 用于时间序列数据
由于其分布式架构和对基于时间的分区的支持，Cassandra 可以用于处理时间序列数据。时间序列数据可以使用基于时间范围的分区键进行高效存储和检索，确保快速访问数据点。
DataBend 用于时间序列数据
DataBend 的架构和处理能力使其成为处理时间序列数据的合适选择。它对批处理和流数据处理的支持允许用户大规模摄取、存储和分析时间序列数据。此外，DataBend 与 Apache Arrow 的集成及其强大的查询执行框架使得能够对时间序列数据进行高效的查询和分析，使其成为需要实时洞察和分析的应用程序的多功能选择。
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配数据的唯一标识符，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，以提供容错能力和高可用性。
- 一致性级别：可配置参数，用于确定集群中读/写性能和数据一致性之间的权衡。
DataBend 关键概念
- DataFusion：DataFusion 是 DataBend 的核心组件，提供了一个可扩展的查询执行框架，支持 SQL 和基于 DataFrame 的查询 API。
- Ballista：Ballista 是 DataBend 内的分布式计算平台，构建在 DataFusion 之上，允许高效且可扩展地执行大规模数据处理任务。
- Arrow：DataBend 利用 Apache Arrow，一种内存中的列式数据格式，以实现组件之间的高效数据交换并优化查询性能。
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 支持可调整的一致性，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。
DataBend 架构
DataBend 构建在云原生、分布式架构之上，该架构支持 NoSQL 和类 SQL 查询功能。其模块化设计允许用户根据其特定用例和需求选择和组合组件。DataBend 架构的核心组件包括 DataFusion、Ballista 和存储层。DataFusion 负责查询执行和优化，而 Ballista 支持大规模数据处理任务的分布式计算。DataBend 中的存储层可以配置为与各种存储后端（如对象存储或分布式文件系统）一起使用。
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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，即使在发生节点故障时也是如此。
可调整的一致性
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。
DataBend 功能
统一的批处理和流处理
DataBend 支持批处理和流数据处理，使用户能够构建各种需要实时或历史数据分析的应用程序。
可扩展的查询执行
DataBend 的 DataFusion 组件提供了一个强大且可扩展的查询执行框架，该框架支持 SQL 和基于 DataFrame 的查询 API。
可扩展的分布式计算
借助其 Ballista 计算平台，DataBend 能够跨分布式节点集群高效且可扩展地执行大规模数据处理任务。
灵活的存储
DataBend 的架构允许用户配置存储层以与各种存储后端一起使用，从而为不同的用例提供灵活性和适应性。
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
凭借其在分布式节点之间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。
DataBend 用例
实时分析
DataBend 对流数据处理的支持及其强大的查询执行框架使其成为构建实时分析应用程序（如日志分析、监控和异常检测）的合适选择。
数据仓库
凭借其可扩展的分布式计算能力和灵活的存储选项，DataBend 可用于构建大规模数据仓库，这些数据仓库可以高效地存储和分析大量结构化和半结构化数据。
机器学习
DataBend 处理大规模数据的能力及其对批处理和流数据的支持使其成为机器学习应用程序的绝佳选择。用户可以利用 DataBend 预处理、转换和分析数据，以进行特征工程、模型训练和评估，从而使他们能够获得有价值的见解并构建数据驱动的机器学习模型。
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，当部署自托管 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（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。
DataBend 定价模型
作为一个开源项目，DataBend 可以免费使用，无需任何许可费或订阅费用。用户可以在自己的基础设施上部署和管理 DataBend，或者选择使用流行的云提供商进行基于云的部署。DataBend 本身也提供托管云服务，并提供免费试用积分。
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