在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库都是至关重要的。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、劣势最少是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Cassandra 和 AWS Redshift 的关键概念、架构、特性、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 AWS Redshift 在涉及时序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 AWS Redshift 对比
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| 数据库模型 | 分布式宽列数据库 |
数据仓库 |
| 架构 | Apache Cassandra 遵循无主节点、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 |
AWS Redshift 利用列式存储格式进行快速查询，并支持标准 SQL。Redshift 使用分布式、共享无架构，其中数据跨多个计算节点进行分区。每个节点进一步划分为切片，每个切片并行处理数据子集。Redshift 可以部署在单节点或多节点集群中，后者为大型数据集提供更好的性能。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
闭源 |
| 用例 | 高写入吞吐量应用程序、时序数据、消息传递系统、推荐引擎、物联网 |
商业分析、大规模数据处理、实时仪表板、数据集成、机器学习 |
| 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） |
支持独立扩展存储和计算，并支持根据需要添加或删除节点 |
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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，旨在处理大量数据，并分布在许多商用服务器上。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。
AWS Redshift 概述
Amazon Redshift 是一种完全托管的 PB 级云数据仓库服务。它于 2012 年作为 AWS 产品套件的一部分推出。Redshift 专为分析工作负载而设计，并与各种数据加载和 ETL 工具以及商业智能和报告工具集成。它使用列式存储来优化存储成本并提高查询性能。
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进行高效存储和检索，确保快速访问数据点。
AWS Redshift 用于时序数据
AWS Redshift 可以用于时序数据工作负载，尽管 Redshift 针对更通用的数据仓库用例进行了优化。用户可以利用基于日期和时间的函数来聚合、筛选和转换时序数据。Redshift 还提供“时序表”，允许基于固定保留期将数据存储在表中。
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，每行都由键值对组成。
- 分区键：用于将数据分布在集群中多个节点上的唯一标识符，确保均匀分布和快速数据检索。
- 复制因子：跨集群中不同节点存储的数据副本数，以提供容错能力和高可用性。
- 一致性级别：可配置的参数，用于确定读取/写入性能与集群中数据一致性之间的权衡。
AWS Redshift 关键概念
- 集群：Redshift 集群是一组节点，由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点管理与客户端应用程序的通信，并协调计算节点之间的查询执行。
- 计算节点：这些节点存储数据并并行执行查询。集群中计算节点的数量会影响其存储容量和查询性能。
- 列式存储：Redshift 使用列式存储格式，该格式按列而不是行存储数据。这种格式提高了查询性能并减少了存储空间需求。
- 节点切片：计算节点分为切片。每个切片都分配了节点内存和磁盘空间的相等部分，用于处理加载数据的一部分。
Apache Cassandra 架构
Cassandra 使用无主节点、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跨节点进行分区，并存储在列族中。Cassandra 支持可调一致性，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 Redshift 架构
Redshift 的架构基于分布式和共享无架构。集群由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点负责协调查询执行，而计算节点则存储数据并并行执行查询。数据以列式格式存储，从而提高了查询性能并减少了存储空间需求。Redshift 使用大规模并行处理 (MPP) 在多个节点之间分发和执行查询，使其能够水平扩展并为大规模数据仓库工作负载提供高性能。
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Apache Cassandra 特性
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。
AWS Redshift 特性
可扩展性
Redshift 允许您通过添加或删除计算节点来向上或向下扩展集群，使您能够根据需要调整存储容量和查询性能。
性能
Redshift 的列式存储格式和 MPP 架构使其能够为大规模数据仓库工作负载提供高性能的查询执行。
安全性
Redshift 提供了一系列安全功能，包括静态和传输中加密、使用 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 的网络隔离以及与 AWS Identity and Access Management (IAM) 的集成以进行访问控制。
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大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，因为它能够支持诸如实时库存状态之类的事情，而且它的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 Redshift 用例
数据仓库
Redshift 专为大规模数据仓库工作负载而设计，为存储和分析结构化数据提供了可扩展且高性能的解决方案。
商业智能和报告
Redshift 与各种 BI 和报告工具集成，使组织能够从其数据中获得洞察力并做出数据驱动的决策。
ETL 和数据集成
Redshift 支持数据加载以及提取、转换和加载 (ETL) 流程，使您能够集成来自各种来源的数据并为分析做好准备。
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。
AWS Redshift 定价模型
Amazon Redshift 提供两种定价模型：按需和预留实例。使用按需定价，您只需按小时支付您使用的容量，无需长期承诺。预留实例可以选择预留一年或三年期限的容量，与按需定价相比，每小时费率更低。除了这些定价模型外，您还可以选择不同的节点类型，这些节点类型提供不同数量的存储、内存和计算资源。
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