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种数据库具有最大的优势和最小的缺点是一个重要的决定。以下是 Apache Cassandra 和 DuckDB 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 DuckDB 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 DuckDB 对比分析
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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 遵循无主节点的对等架构，集群中的每个节点功能相同，并使用 Gossip 协议与其他节点通信。数据使用一致性哈希在集群中的节点之间进行分发，Cassandra 支持可调整的读取和写入操作一致性级别。它可以部署在本地、云端或作为托管服务 |
DuckDB 旨在用作嵌入式数据库，主要关注单节点性能。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
MIT |
| 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 |
嵌入式分析、数据科学、数据处理、ETL 管道 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分区、复制，以及随着节点的添加实现线性扩展 |
嵌入式和单节点聚焦，对并行性的支持有限 |
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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，旨在处理跨多台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。
DuckDB 概述
DuckDB 是一个进程内 SQL OLAP（在线分析处理）数据库管理系统。它旨在简单、快速且功能丰富。DuckDB 可用于处理和分析表格数据集，例如 CSV 或 Parquet 文件。它提供了丰富的 SQL 方言，支持事务、持久性、广泛的 SQL 查询，以及对 Parquet 和 CSV 文件的直接查询。DuckDB 构建于矢量化引擎之上，该引擎针对分析进行了优化并支持并行查询处理。它旨在易于安装和使用，没有外部依赖项，并支持多种编程语言。
Apache Cassandra 用于时序数据
Cassandra 由于其分布式架构和对基于时间的分区的支持，可用于处理时序数据。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。
DuckDB 用于时序数据
DuckDB 可以有效地用于时序数据。它支持处理和分析表格数据集，其中可以包括存储在 CSV 或 Parquet 文件中的时序数据。凭借其优化的分析引擎和对复杂 SQL 查询的支持，DuckDB 可以高效地执行聚合、连接和其他时序分析操作。但是，重要的是要注意，DuckDB 并非专门为时序数据管理而设计，可能不具备像某些专用时序数据库那样为时序分析量身定制的专门功能。
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发数据的唯一标识符，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：一个可配置的参数，用于确定集群中读取/写入性能和数据一致性之间的权衡。
DuckDB 关键概念
- 进程内：DuckDB 在进程内运行，这意味着它与使用它的应用程序在同一进程中运行，而无需单独的服务器。
- OLAP：DuckDB 是一个 OLAP 数据库，这意味着它针对分析查询处理进行了优化。
- 矢量化引擎：DuckDB 使用矢量化引擎，该引擎对批数据进行操作，从而提高了查询性能。
- 事务：DuckDB 支持事务操作，确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID) 属性。
- SQL 方言：DuckDB 提供了丰富的 SQL 方言，具有高级功能，例如任意和嵌套的相关子查询、窗口函数、排序规则，以及对数组和结构等复杂类型的支持
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。
DuckDB 架构
DuckDB 遵循进程内架构，在与应用程序相同的进程中运行。它是一个面向关系表的数据库管理系统，支持 SQL 查询以生成分析结果。DuckDB 使用 C++11 构建，旨在没有外部依赖项。它可以编译为单个文件，使其易于安装和集成到应用程序中。
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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，即使在节点发生故障时，Cassandra 也能确保数据始终可访问。
可调整的一致性
用户可以根据其应用程序的需求，通过调整一致性级别来平衡数据一致性和性能。
DuckDB 功能
事务和持久性
DuckDB 支持事务操作，确保数据完整性和持久性。它允许在会话之间持久存储数据。
广泛的 SQL 支持
DuckDB 提供了丰富的 SQL 方言，支持高级查询功能，包括相关子查询、窗口函数和复杂数据类型。
直接 Parquet 和 CSV 查询
DuckDB 允许直接查询 Parquet 和 CSV 文件，从而能够高效分析以这些格式存储的数据。
快速分析查询
得益于其矢量化引擎和针对分析工作负载的优化，DuckDB 旨在高效运行分析查询。
并行查询处理
DuckDB 可以并行处理查询，利用多核处理器来提高查询性能。
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
凭借其跨分布式节点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使特定区域的数据更靠近用户来减少延迟。
DuckDB 用例
处理和存储表格数据集
DuckDB 非常适合需要处理和存储表格数据集的场景，例如从 CSV 或 Parquet 文件导入的数据。它为处理结构化数据提供了高效的存储和检索机制。
交互式数据分析
DuckDB 非常适合交互式数据分析任务，尤其是在处理大型表时。它使您能够高效地执行连接和聚合多个大型表等复杂操作，从而可以快速探索数据并从中提取见解。
将大型结果集传输到客户端
当您需要将大型结果集从数据库传输到客户端应用程序时，DuckDB 可能是一个合适的选择。其优化的查询处理和高效的数据传输机制实现了快速无缝地检索大量数据。
Apache Cassandra 定价模型
Apache Cassandra 是一个开源项目，使用它无需支付许可费。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，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。
DuckDB 定价模型
DuckDB 是一个免费的开源数据库管理系统，根据宽松的 MIT 许可证发布。它可以自由使用、修改和分发，无需任何许可费用。
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