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个数据库具有最多的优势和最少的缺点是一个重要的决定。下面您将找到 Apache Cassandra 和 Apache Pinot 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 Apache Pinot 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 Apache Pinot 细分
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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，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 |
Pinot 可以部署在本地、云端或使用托管服务 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 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 |
实时分析、OLAP、用户行为分析、点击流分析、广告技术、日志分析 |
| 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，支持分布式架构，实现高可用性和性能 |
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Apache Cassandra 概览
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程序的热门选择。
Apache Pinot 概览
Apache Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储，旨在以低延迟响应复杂的分析查询。它最初在 LinkedIn 开发，并于 2015 年开源。Pinot 非常适合处理大规模数据和实时分析，为大型数据集上的复杂查询提供近乎即时的响应。它被 LinkedIn、Microsoft 和 Uber 等多家大型组织使用。
Apache Cassandra 用于时序数据
Cassandra 可以用于处理时序数据，因为它具有分布式架构并支持基于时间的划分。时序数据可以使用基于时间范围的分区键高效地存储和检索，确保快速访问数据点。
Apache Pinot 用于时序数据
Apache Pinot 是处理时序数据的可靠选择，因为它具有列式存储和实时摄取功能。Pinot 从 Apache Kafka 等流式传输中摄取数据的能力确保了时序数据可以在生成时进行分析，此外还可以选择批量摄取数据。
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，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。
Apache Pinot 关键概念
- 段：段是 Pinot 中数据存储的基本单元。它是一种列式存储格式，包含表数据的子集。
- 表：Pinot 中的表是段的集合。
- 控制器：控制器管理元数据并协调数据摄取、查询执行和集群管理。
- 代理：代理负责接收查询，将其路由到适当的服务器，并将结果返回给客户端。
- 服务器：服务器存储段并处理这些段上的查询。
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。
Apache Pinot 架构
Pinot 是一个分布式列式数据存储，它使用混合数据模型，结合了 NoSQL 和 SQL 数据库的功能。其架构由三个主要组件组成：控制器、代理和服务器。控制器管理元数据和集群操作，而代理处理查询路由，服务器存储和处理数据。Pinot 的列式存储格式实现了高效的压缩和快速的查询处理。
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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支持数据复制，Cassandra 确保数据始终可访问，即使在发生节点故障时也是如此。
可调一致性
用户可以通过根据其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。
Apache Pinot 功能
实时摄取
Pinot 支持从 Kafka 和其他流媒体源实时数据摄取，从而实现最新的分析。
可扩展性
Pinot 的分布式架构和分区功能实现了水平扩展，以处理大型数据集和高查询负载。
低延迟查询处理
Pinot 的列式存储格式和各种性能优化允许对复杂查询进行近乎即时的响应。
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。
Apache Pinot 用例
实时分析
Pinot 旨在支持实时分析，使其适用于需要对大规模数据进行最新洞察的用例，例如监控和警报系统、欺诈检测和推荐引擎。
广告技术和用户分析
Apache Pinot 经常用于广告技术和用户分析领域，在这些领域，低延迟、高并发分析对于理解用户行为、优化广告活动和个性化用户体验至关重要。
异常检测和监控
Pinot 的实时分析功能使其适用于异常检测和监控用例，使用户能够识别数据中的异常模式或趋势，并在需要时采取纠正措施。
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 服务提供基于数据存储、请求吞吐量和支持等因素的不同定价模型。
Apache Pinot 定价模型
作为一个开源项目，Apache Pinot 可以免费使用。但是，组织在部署和管理 Pinot 集群时可能会产生与硬件、基础设施和支持相关的成本。没有与 Apache Pinot 本身相关的特定定价选项或部署模型。
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