在构建任何软件应用程序时，选择正确的数据库至关重要。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。下面您将找到 Apache Cassandra 和 Elasticsearch 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 Elasticsearch 在涉及时序数据的工作负载中的性能表现，而不是针对所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是因为大量数据被写入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 Elasticsearch 对比细分
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| 数据库模型 | 分布式宽列数据库 |
分布式搜索和分析引擎，面向文档 |
| 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相同，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 |
Elasticsearch 构建于 Apache Lucene 之上，并使用 RESTful API 进行通信。它以灵活的 JSON 文档格式存储数据，并且数据会自动索引以实现快速搜索和检索。Elasticsearch 可以部署为单节点、集群配置或托管云服务 (Elastic Cloud) |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Elastic 许可证 |
| 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 |
全文搜索、日志和事件数据分析、实时应用程序监控、分析 |
| 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，支持数据分片、复制和分布式查询 |
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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、容错和线性可扩展性，使其成为对工作负载要求高和低延迟要求的应用程序的热门选择。
Elasticsearch 概述
Elasticsearch 是一款构建于 Apache Lucene 之上的开源分布式搜索和分析引擎。它于 2010 年首次发布，此后因其可扩展性、近实时搜索能力和易用性而广受欢迎。Elasticsearch 旨在处理各种数据类型，包括结构化、非结构化和基于时间的数据。它通常与 Elastic Stack 中的其他工具结合使用，例如用于数据摄取的 Logstash 和用于数据可视化的 Kibana。
Apache Cassandra 用于时序数据
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。
Elasticsearch 用于时序数据
由于其分布式架构、近实时搜索能力和对聚合的支持，Elasticsearch 可以用于时序数据存储和分析。但是，与专用时序数据库相比，它可能没有针对时序数据进行优化。尽管如此，Elasticsearch 仍被广泛用于日志和事件数据存储和分析，这些数据可以被视为时序数据。
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：存储在集群中不同节点上的数据副本数量，以提供容错和高可用性。
- 一致性级别：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。
Elasticsearch 关键概念
- 倒排索引：Elasticsearch 使用的数据结构，用于实现快速高效的全文搜索。
- 集群：一组协同工作的 Elasticsearch 节点，用于分配数据和处理任务。
- 分片：Elasticsearch 索引的分区，允许数据分布在多个节点上，以提高性能和容错能力。
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。
Elasticsearch 架构
Elasticsearch 是一款分布式、RESTful 搜索和分析引擎，它使用无模式 JSON 文档数据模型。它构建于 Apache Lucene 之上，并提供用于索引、搜索和分析数据的高级 API。Elasticsearch 的架构设计为水平可扩展，数据分布在集群中的多个节点上。数据使用倒排索引进行索引，从而实现快速高效的全文搜索。
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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
由于没有单点故障并支持数据复制，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。
Elasticsearch 功能
全文搜索
Elasticsearch 提供强大的全文搜索功能，支持复杂查询、评分和相关性排名。
可扩展性
Elasticsearch 的分布式架构实现了水平可扩展性，使其能够处理大量数据和高查询负载。
聚合
Elasticsearch 支持各种聚合操作，例如求和、平均值和百分位数，这些操作对于分析和汇总数据非常有用。
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。
Elasticsearch 用例
日志和事件数据分析
Elasticsearch 广泛用于存储和分析日志和事件数据，例如 Web 服务器日志、应用程序日志和网络事件，以帮助识别模式、排除问题并监控系统性能。
全文搜索
由于其强大的搜索功能和灵活的数据模型，Elasticsearch 是在应用程序、网站和内容管理系统中实现全文搜索功能的流行选择。
安全分析
Elasticsearch 与其他 Elastic Stack 组件结合使用，可用于安全分析，例如监控网络流量、检测异常和识别潜在威胁。
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。
Elasticsearch 定价模型
Elasticsearch 是开源软件，可以自托管而无需任何许可费。但是，应考虑运营成本，例如硬件、托管和维护。Elasticsearch 还提供名为 Elastic Cloud 的托管云服务，该服务根据存储、计算资源和支持等因素提供各种定价层级。Elastic Cloud 包括其他功能和工具，例如 Kibana、机器学习和安全功能。
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