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多，缺点最少，是一项重要的决策。以下您将找到 Apache Cassandra 和 Mimir 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 Mimir 在涉及时间序列数据的工作负载中的性能，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独特的挑战。这是由于大量的数据写入和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 Mimir 对比分析
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| 数据库模型 | 分布式宽列数据库 |
时间序列数据库 |
| 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上，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。 |
Grafana Mimir 是一个时间序列数据库，专为高性能、实时监控和分析而设计。它采用分布式架构，允许跨多个节点进行水平扩展，以处理大量数据和查询。由于它是开源的，因此可以部署在本地，也可以作为 Grafana 托管的托管解决方案。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
APGL 3.0 |
| 用例 | 高写入吞吐量应用、时间序列数据、消息传递系统、推荐引擎、物联网 (IoT) |
监控、可观测性、物联网 (IoT) |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分区、复制以及随着节点添加的线性可扩展性 |
水平可扩展 |
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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的热门选择。
Mimir 概述
Grafana Mimir 是一个开源软件项目，为 Prometheus 提供可扩展的长期存储解决方案。Grafana Mimir 于 2022 年在 Grafana Labs 启动并宣布，旨在成为指标方面最具可扩展性和性能的开源时间序列数据库。该项目融入了 Grafana Labs 工程师在以大规模运行 Grafana Enterprise Metrics 和 Grafana Cloud Metrics 时获得的知识和经验。
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。
Mimir 用于时间序列数据
Grafana Mimir 非常适合处理时间序列数据，使其成为涉及指标存储和分析的场景的合适选择。它为 Prometheus 提供长期存储功能，Prometheus 是一个流行的开源监控和警报系统。借助 Grafana Mimir，用户可以长期存储和查询时间序列指标，从而进行历史分析和趋势检测。它对于需要可扩展和高性能地存储时间序列数据以进行指标监控和可观测性目的的应用尤其有用。
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，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。
Mimir 关键概念
- 指标：在 Grafana Mimir 中，指标表示随时间跟踪的测量值或观察结果。它们可以包括各种类型的数据，例如系统指标、应用程序性能指标或传感器数据。
- 长期存储：Grafana Mimir 提供专门为长期保留时间序列数据而定制的存储解决方案，允许用户长期存储和查询历史指标。
- 微服务：Grafana Mimir 采用基于微服务的架构，其中系统由多个可以独立并行运行的水平可扩展微服务组成。
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之间的混合体，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。
Mimir 架构
Grafana Mimir 采用基于微服务的架构，其中系统包含多个水平可扩展的微服务。这些微服务可以独立并行运行，从而实现工作负载的有效分配和可扩展性。Grafana Mimir 的组件被编译成单个二进制文件，提供了一个统一且有凝聚力的系统。该架构设计为高可用性和多租户，使多个用户和应用程序能够同时使用数据库。这种分布式架构确保了在处理大规模指标存储和检索场景中的可扩展性和弹性。
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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
用户可以通过根据应用程序的需求调整一致性级别，来平衡数据一致性和性能。
Mimir 功能
可扩展性
Grafana Mimir 旨在进行水平扩展，使系统能够处理不断增长的数据量和不断增加的工作负载。其水平可扩展的微服务架构允许无缝扩展和改进的性能。
高可用性
Grafana Mimir 通过确保冗余和容错能力来提供高可用性。它允许跨多个节点复制和分发数据，从而确保数据持久性和存储指标的持续可用性。
长期存储
Grafana Mimir 为时间序列指标的长期存储提供了专门的解决方案。它提供了高效的存储和检索机制，允许用户长期保留和分析历史指标数据。
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 (IoT) 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 (IoT) 应用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将特定区域的数据放置在更靠近用户的位置来减少延迟。
Mimir 用例
指标监控和可观测性
Grafana Mimir 非常适合监控和可观测性用例。它支持时间序列指标的存储和分析，允许用户实时监控其系统和应用程序的性能、健康状况和行为。
长期指标存储
凭借其专注于提供可扩展的长期存储，Grafana Mimir 是需要长期保留和分析历史指标数据的应用程序的理想选择。它允许用户存储和查询 Prometheus 生成的大量时间序列数据。
趋势和异常检测
通过使用 Mimir 存储长期历史数据，它可以用于检测指标中的趋势，以及将当前指标与历史数据进行比较以检测异常值和异常情况。
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，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。
Mimir 定价模型
Grafana Mimir 是一个开源项目，这意味着它可以免费使用，并且不需要任何许可费。用户可以下载源代码并在自己的基础设施上部署 Grafana Mimir，而不会产生直接成本。但是，重要的是要考虑与托管和维护数据库基础设施相关的运营成本。
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