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，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，缺点最少，是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Cassandra 和 Kdb 的关键概念、架构、功能、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 Kdb 在涉及时间序列数据的工作负载方面的性能，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造成的。本文并不打算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 Kdb 细分
 |
 |
|
| 数据库模型 | 分布式宽列数据库 |
时间序列和列式数据库 |
| 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 支持可调的一致性级别用于读取和写入操作。它可以部署在本地、云端或作为托管服务 |
Kdb 可以部署在本地、云端或作为混合解决方案。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
闭源 |
| 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 |
高频交易、金融服务、市场数据分析、物联网、实时分析 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分区、复制和线性可扩展性，随着节点的添加而增加 |
高度可扩展，具有多线程和多节点支持，适用于大规模数据处理 |
正在寻找最有效率的入门方式？
无论您是寻求成本节约、降低管理开销还是开源，InfluxDB 都能帮到您。
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的流行选择。
Kdb 概述
kdb+ 是 Kx Systems 开发的高性能列式时间序列数据库。kdb+ 于 2003 年发布，旨在高效管理大量数据，主要关注金融数据，例如股票市场交易和报价。它建立在 q 编程语言的原则之上，q 编程语言是 APL 和 K 的后代。该数据库以其速度、可扩展性以及处理实时和历史数据的能力而闻名。
Apache Cassandra 用于时间序列数据
Cassandra 可以用于处理时间序列数据，因为它具有分布式架构并支持基于时间的partitioning。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。
Kdb 用于时间序列数据
kdb+ 旨在存储时间序列数据，使其自然适合需要高速查询和分析大量数据的应用程序。它的列式存储格式允许高效压缩和检索时间序列数据，而它的 q 语言提供了强大而富有表现力的方式来操作和分析数据。kdb+ 在金融数据方面尤其强大，但它也可以用于其他类型的时间序列数据。
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：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。
Kdb 关键概念
- q 语言：一种高级、特定领域的编程语言，用于在 kdb+ 中查询和操作数据。它结合了类似 SQL 的语法和函数式编程风格。
- 列式存储：kdb+ 将数据存储在列中，而不是行中，这样可以更快地查询和分析时间序列数据。
- 表：kdb+ 将数据存储在表中，表类似于关系表，但侧重于列式存储和时间序列数据。
- 分散表：一种表存储格式，其中每列存储在单独的文件中，进一步提高了查询性能。
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。
Kdb 架构
kdb+ 是一个列式时间序列数据库，它采用定制的数据模型，专为高效存储和查询时间序列数据而设计。它不使用传统的 SQL，而是依赖 q 语言进行查询和数据操作。kdb+ 的架构设计用于内存和磁盘存储，并能够跨多台机器水平扩展。kdb+ 的主要组件是数据库引擎、q 语言解释器和内置 Web 服务器。
免费时间序列数据库指南
获取替代方案的全面回顾以及选择数据库的关键要求。
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，即使发生节点故障，Cassandra 也能确保数据始终可访问。
可调的一致性
用户可以通过根据应用程序的要求调整一致性级别来平衡数据一致性和性能。
Kdb 功能
高性能
kdb+ 以其速度和性能而闻名，其列式存储格式和 q 语言允许快速查询和分析时间序列数据。
可扩展性
kdb+ 旨在水平扩展，使其适合处理跨多台机器的大量数据。
q 语言
q 语言是一种强大、富有表现力且高级的语言，用于在 kdb+ 中查询和操作数据。它结合了类似 SQL 的语法和函数式编程风格。
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，并且它的架构还允许通过允许区域特定数据更靠近用户来减少延迟。
Kdb 用例
金融数据分析
kdb+ 广泛应用于金融行业，用于存储和分析股票市场交易、报价和其他时间序列金融数据。
高频交易
kdb+ 是高频交易应用程序的热门选择，因为它具有高性能并且能够处理大量实时数据。
物联网和传感器数据
kdb+ 可以用于存储和分析物联网设备和传感器生成的大量时间序列数据，尽管其主要重点仍然是金融数据。
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，当部署自管理 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。
Kdb 定价模型
kdb+ 是一种商业产品，定价取决于部署模型和使用的核心或服务器数量。Kx Systems 提供免费的 32 位 kdb+ 版本供非商业用途，但对可以使用的内存量有限制。对于商业部署和全功能版本，用户必须联系 Kx Systems 了解定价详情。
免费开始使用 InfluxDB
InfluxDB Cloud 是开始存储和分析您的时间序列数据的最快方式。
