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大、劣势最小是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Cassandra 和 Apache Doris 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的比较情况。
本文的主要目的是比较 Apache Cassandra 和 Apache Doris 在涉及时序数据的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于写入的数据量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 Apache Doris 对比细分
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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分布在集群中的节点之间，Cassandra 支持可调整的一致性级别以进行读取和写入操作。它可以部署在本地、云端或作为托管服务 |
Doris 可以部署在本地或云端，并且兼容各种数据格式，例如 Parquet、ORC 和 JSON。 |
| 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 |
交互式分析、数据仓库、实时数据分析、报告、仪表板 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分区、复制和线性扩展，随着节点的添加而扩展 |
水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
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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流行选择。
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 SQL-on-Hadoop 系统不同，Doris 被设计为一个简单且紧密耦合的系统，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。
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，从而确保快速访问数据点。
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 可以处理大量带时间戳的数据，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，使其适用于分析具有不同复杂程度的时序数据。
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配数据的唯一标识符，确保均匀分配和快速数据检索。
- 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：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。
Apache Doris 关键概念
- MPP（大规模并行处理）：Apache Doris 利用 MPP 架构，该架构允许它在多个节点之间分配数据处理，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一个熟悉而强大的界面。
- 点查询：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：Apache Doris 可以处理涉及处理大量数据并执行高级计算和聚合的复杂分析场景。
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的混合体，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。
Apache Doris 架构
Apache Doris 基于 MPP 架构，这使其能够在多个节点之间分配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耦合的系统。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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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。
Apache Doris 功能
高性能
Apache Doris 专为高性能数据分析而设计，即使处理大量数据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，允许用户根据最新的信息获得见解并做出明智的决策。
可扩展性
Apache Doris 可以通过向集群添加更多节点来水平扩展，从而提高数据存储和处理能力。
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大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使特定区域数据更靠近用户来减少延迟。
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，及时地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。
报告和商业智能
Apache Doris 可用于生成报告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见解并将数据可视化以用于报告和分析目的。
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进行报告和决策提供了一个可扩展且高效的平台。
Apache Cassandra 定价模型
Apache Cassandra 是一个开源项目，使用它无需支付任何许可费。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。
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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