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，决定哪种数据库的优势最多、劣势最少是一个重要的决定。以下是 Apache Cassandra 和 AWS DynamoDB 的关键概念、架构、特性、用例和定价模型的概述，以便您快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Apache Cassandra 和 AWS DynamoDB 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，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。这是由于大量的数据写入和访问数据的查询模式造成的。本文并非旨在说明哪种数据库更好；它只是提供了每种数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Apache Cassandra 与 AWS DynamoDB 细分
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| 数据库模型 | 分布式宽列数据库 |
键值和文档存储 |
| 架构 | Apache Cassandra 遵循无主节点的对等架构，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 支持可调的一致性级别，用于读写操作。它可以部署在本地、云端或作为托管服务。 |
DynamoDB 是由 Amazon Web Services (AWS) 提供的完全托管的无服务器 NoSQL 数据库。它针对高性能用例使用个位数毫秒级的延迟，并支持键值和文档数据模型。数据在 AWS 区域内的多个可用区之间进行分区和复制，DynamoDB 支持读取操作的最终一致性或强一致性。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
闭源 |
| 用例 | 高写入吞吐量应用程序、时序数据、消息系统、推荐引擎、物联网 |
无服务器 Web 应用程序、实时竞价平台、游戏排行榜、物联网数据管理、高速数据处理 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分区、复制，并且随着节点的添加实现线性扩展 |
自动扩展以处理大量的读取和写入吞吐量，支持按需容量和自动扩展，全局表用于多区域复制 |
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Apache Cassandra 概述
Apache Cassandra 是一种高度可扩展、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。
AWS DynamoDB 概述
Amazon DynamoDB 是 AWS 提供的托管 NoSQL 数据库服务。它于 2012 年首次推出，旨在提供低延迟、高吞吐量的性能。DynamoDB 基于 Amazon 工程师在 2007 年发布的 Dynamo 论文的原则构建，旨在提供高度可用、可扩展和分布式的键值存储。
Apache Cassandra 用于时序数据
由于其分布式架构和对基于时间的的分区支持，Cassandra 可以用于处理时序数据。可以使用基于时间范围的分区键有效地存储和检索时序数据，从而确保快速访问数据点。
AWS DynamoDB 用于时序数据
DynamoDB 可以与时序数据一起使用，尽管与专门的时序数据库相比，它可能不是最优化的解决方案。要在 DynamoDB 中存储时序数据，您可以使用复合主键，其中分区键用于实体标识符，排序键用于时间戳。这使您可以有效地查询特定实体和时间范围的数据。但是，DynamoDB 在处理时序数据时的主要弱点是缺乏对数据聚合和降采样的内置支持，而这些是时序分析的常见要求。您可能需要在应用程序中执行这些操作，或者使用 AWS Lambda 等其他服务来处理数据。
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。
AWS DynamoDB 关键概念
DynamoDB 特有的一些关键术语和概念包括
- 表：在 DynamoDB 中，数据存储在表中，表是项目的容器。每个表都有一个主键，用于唯一标识表中的每个项目。
- 项目：项目是 DynamoDB 表中的单个记录，它们由一个或多个属性组成。
- 属性：属性是构成表中项目的键值对。DynamoDB 支持属性的标量、文档和集合数据类型。
- 主键：主键唯一标识表中的每个项目，它可以是单属性分区键，也可以是复合分区-排序键。
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跨节点进行分区，并存储在列族中。Cassandra 支持可调的一致性，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。
AWS DynamoDB 架构
DynamoDB 是一种 NoSQL 数据库，它使用键值存储和文档数据模型。它旨在通过自动跨多个服务器分区数据并使用复制来确保容错能力，从而提供高可用性、持久性和可扩展性。DynamoDB 的一些主要组件包括
- 分区：DynamoDB 根据分区键自动分区数据，这确保数据均匀分布在多个存储节点上。
- 复制：DynamoDB 在 AWS 区域内的多个可用区之间复制数据，从而提供高可用性和持久性。
- 一致性：DynamoDB 提供两种一致性模型：最终一致性和强一致性，允许您为应用程序选择适当的一致性级别。
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Apache Cassandra 特性
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。
AWS DynamoDB 特性
自动扩展
DynamoDB 可以根据工作负载自动扩展其读取和写入容量，使您能够在不过度配置资源的情况下保持一致的性能。
备份和恢复
DynamoDB 提供对时间点恢复的内置支持，使您能够将表恢复到过去 35 天内的先前状态。
全局表
DynamoDB 全局表使您能够跨多个 AWS 区域复制表，从而为全球应用程序提供低延迟访问和数据冗余。
流
DynamoDB 流捕获表中项目级别的修改，可用于触发 AWS Lambda 函数进行实时处理，或用于将数据与其他 AWS 服务同步。
Apache Cassandra 用例
消息和社交媒体平台
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。
AWS DynamoDB 用例
会话管理
DynamoDB 可用于存储 Web 应用程序的会话数据，从而提供对会话信息的快速且可扩展的访问。
游戏
DynamoDB 可用于存储在线游戏的玩家数据、游戏状态和其他游戏相关信息，从而提供低延迟和高吞吐量的性能。
物联网
DynamoDB 可用于存储和处理来自物联网设备的传感器数据，从而实现设备数据的实时监控和分析。
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，DataStax Astra 和 Amazon Keyspaces 等多种托管 Cassandra 服务根据数据存储、请求吞吐量和支持等因素提供不同的定价模型。
AWS DynamoDB 定价模型
DynamoDB 提供两种定价选项：预置容量和按需容量。使用预置容量，您可以指定应用程序预计每秒需要的读取和写入次数，并根据预置容量的量收费。此定价模型适用于具有可预测流量或逐渐增加流量的应用程序。您可以使用自动扩展根据指定的利用率自动调整表的容量，从而在确保应用程序性能的同时降低成本。
另一方面，使用按需容量，您需要为应用程序在表上执行的数据读取和写入按请求付费。您无需指定应用程序预计执行多少读取和写入吞吐量，因为 DynamoDB 会立即适应您的工作负载，无论它们是增加还是减少。此定价模型适用于具有波动或不可预测流量模式的应用程序。
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