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，为您的特定用例和数据模型决定哪个数据库的优势最多、缺点最少是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Cassandra 和 Apache Druid 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 Apache Druid 在涉及时间序列数据的工作负载中的表现，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 Druid 对比分析
 |
 |
|
| 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上，Cassandra 支持可调整的读写操作一致性级别。它可以部署在本地、云端或作为托管服务。 |
Druid 可以部署在本地、云端或使用托管服务。 |
| 许可 | 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 |
实时分析、OLAP、时间序列数据、事件驱动数据、日志分析、广告技术、用户行为分析 |
| 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，支持分布式架构，以实现高可用性和性能 |
正在寻找最有效的入门方式吗？
无论您是寻求节省成本、降低管理开销还是开源解决方案，InfluxDB 都能提供帮助。
Apache Cassandra 概述
Apache Cassandra 是一款高度可扩展、分布式和去中心化的 NoSQL 数据库，旨在处理跨多个通用服务器的大量数据。Cassandra 最初由 Facebook 创建，现在是 Apache 软件基金会的项目。其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。
Apache Druid 概述
Apache Druid 是一款开源的实时分析数据库，专为高性能查询和数据摄取而设计。Druid 最初由 Metamarkets 于 2011 年开发，后来于 2018 年捐赠给 Apache 软件基金会，它因其处理大量数据和低延迟的能力而广受欢迎。Druid 具有独特的架构，结合了时间序列数据库、搜索系统和列式存储的元素，特别适用于涉及事件驱动数据和交互式分析的用例。
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。可以使用基于时间范围的分区键有效地存储和检索时间序列数据，从而确保快速访问数据点。
Apache Druid 用于时间序列数据
Apache Druid 专为实时分析而设计，非常适合处理需要在写入后快速分析的时间序列数据。Druid 还提供将历史数据存储在更便宜的对象存储中的集成，以便也可以使用 Druid 分析历史时间序列数据。
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：存储在集群中不同节点上的数据副本数量，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。
Apache Druid 关键概念
- 数据摄取：将数据从各种来源（如流式或批量数据源）导入 Druid 的过程。
- 段：Druid 中最小的数据存储单元，段是不可变的、分区的和压缩的。
- 数据汇总：在摄取期间聚合原始数据以减少存储需求并提高查询性能的过程。
- 节点：Druid 的架构由不同类型的节点组成，包括 Historical、Broker、Coordinator 和 MiddleManager/Overlord，每个节点都有特定的职责。
- 索引服务：Druid 的索引服务管理摄取数据、创建段并将它们发布到深度存储的过程。
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 的数据模型是键值和面向列的系统的混合体，其中数据根据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 Druid 架构
Apache Druid 是一款强大的分布式数据存储，专为大型数据集上的实时分析而设计。在其架构中，几个核心组件在确保其效率和可扩展性方面发挥着关键作用。以下是对驱动 Apache Druid 的核心组件的概述。
- Historical Nodes 是 Druid 数据服务能力的基础。它们的主要职责是将存储的数据提供给查询。为了实现这一点，它们从深度存储加载段，将它们保留在内存中，然后处理对这些段的查询。在考虑部署和管理时，这些节点通常位于配备大量内存和 CPU 资源的机器上。它们的扩展性很明显，因为只需加入更多节点即可水平扩展它们。
- Broker Nodes 充当传入查询的守门人。它们的主要功能是将这些查询引导到适当的历史节点或实时节点。有趣的是，它们是无状态的，这意味着可以扩展它们以适应查询并发性的增加。
- Coordinator Nodes 具有管理角色，负责监督跨历史节点的数据分布。它们关于加载或删除哪些段的决定基于特定的可配置规则。在部署方面，Druid 设置通常只需要一个活动的协调器节点，以及一个备用节点用于故障转移场景。
- Overlord Nodes 决定摄取任务的分配，将它们定向到中间管理器或索引器节点。它们的部署与协调器节点的部署类似，通常有一个活动的 overlord 和一个备份用于冗余。
- MiddleManager 和 Indexer Nodes 是 Druid 中数据摄取的主力军。虽然 MiddleManagers 启动用于数据摄取的短时任务，但索引器专为长时任务而设计。鉴于它们的密集操作，这些节点需要高 CPU 和内存资源。它们的扩展性很灵活，允许根据数据摄取量进行水平扩展。
- Deep Storage 是一个组件，充当 Druid 的持久存储单元。Druid 与各种 Blob 存储解决方案集成，如 HDFS、S3 和 Google Cloud Storage。
- Metadata Storage 是存储关于段、任务和配置的关键元数据存储库。Druid 与用于此目的的流行数据库兼容，包括 MySQL、PostgreSQL 和 Derby。
免费时间序列数据库指南
获取对备选方案和选择您的数据库的关键要求的全面回顾。
Apache Cassandra 功能
线性可扩展性
Cassandra 可以水平扩展，通过向集群添加节点来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。
可调整的一致性
用户可以根据应用程序的需求调整一致性级别，从而在数据一致性和性能之间取得平衡。
Apache Druid 功能
数据摄取
Apache Druid 支持实时和批量数据摄取，使其能够处理来自各种来源（如 Kafka、Hadoop 或本地文件）的数据。凭借对数据分区、复制和汇总的内置支持，Druid 确保了高可用性和高效存储。
可扩展性和性能
Druid 旨在水平扩展，为大规模部署提供支持，且性能降级最小。其独特的架构允许快速高效的查询，使其适用于需要低延迟分析的用例。
列式存储
Druid 以列式格式存储数据，与基于行的存储系统相比，可以实现更好的压缩和更快的查询性能。列式存储还允许 Druid 通过仅访问相关列来优化查询。
时间优化索引
Druid 的索引服务创建具有基于时间的分区的段，从而优化时间序列数据的数据存储和检索。此功能显着提高了基于时间的查询的查询性能。数据汇总
Druid 的数据汇总功能在摄取期间聚合原始数据，从而减少存储需求并提高查询性能。此功能对于涉及高基数数据或大量相似数据点的用例特别有益。
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，因为它能够支持诸如实时库存状态之类的事情，并且它的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。
Apache Druid 用例
地理空间分析
Apache Druid 提供对地理空间数据和查询的支持，使其适用于涉及基于位置的数据的用例，例如跟踪资产的移动、分析用户位置或监控事件的分布。它高效处理大量地理空间数据的能力使户能够根据位置信息获得洞察力并做出数据驱动的决策。
机器学习和人工智能
Druid 的高性能数据处理能力可用于机器学习和人工智能工作流程中的预处理和特征提取。它对实时数据摄取和低延迟查询的支持使其适用于需要实时预测或洞察力的用例，例如推荐系统或预测性维护。
实时分析
Apache Druid 的低延迟查询和实时数据摄取功能使其成为实时分析用例的理想解决方案，例如监控应用程序性能、用户行为或业务指标。
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，在部署自我管理的 Cassandra 集群时，可能会产生硬件、托管和运营费用。此外，一些托管的 Cassandra 服务（例如 DataStax Astra 和 Amazon Keyspaces）提供不同的定价模型，这些模型基于数据存储、请求吞吐量和支持等因素。
Apache Druid 定价模型
Apache Druid 是一个开源项目，因此，它可以自我托管，而无需支付许可费用。但是，选择自我托管 Druid 的组织在在其环境中部署和运行 Druid 时，将产生与基础设施、管理和支持相关的费用。这些成本将取决于组织的具体要求和选择的基础设施，无论是本地部署还是基于云的部署。
对于那些喜欢托管解决方案的人来说，有一些云服务提供 Apache Druid 作为托管服务，例如 Imply Cloud。通过托管服务，提供商处理基础设施、管理和支持，从而简化 Druid 的部署和操作。这些托管服务的定价将因提供商和选定的服务层级而异，其中可能包括数据存储、查询容量和数据摄取速率等因素。
免费开始使用 InfluxDB
InfluxDB Cloud 是开始存储和分析时间序列数据的最快方式。
