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,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 Rockset 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 Rockset 在涉及时间序列数据的工作负载方面的性能,而不是所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于写入的数据量大以及访问数据的查询模式。本文并不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 Rockset 对比细分


 
数据库模型

分布式宽列数据库

实时数据库

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。

Rockset 是一个为现代云应用程序构建的实时分析数据库,旨在使开发人员能够创建实时、事件驱动的应用程序,并以低延迟对结构化、半结构化和非结构化数据运行复杂查询。Rockset 使用云原生、分布式架构,将存储和计算分离,从而实现水平可扩展性和高效的资源利用。数据由分布式、自动扩展的查询处理节点集自动索引和服务。

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

实时分析、事件驱动的应用程序、搜索和聚合、个性化用户体验、物联网数据分析

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)

水平可扩展,具有分布式存储和计算

正在寻找最有效的入门方式?

无论您是寻求节省成本、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。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和低延迟要求的应用程序的热门选择。

Rockset 概述

Rockset 是一个实时索引数据库,专为快速高效地查询结构化和半结构化数据而设计。Rockset 由前 Facebook 工程师于 2016 年创立,旨在提供一种无服务器搜索和分析解决方案,使用户能够构建强大的应用程序和数据驱动的产品,而无需传统数据库管理的复杂性。


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。

Rockset 用于时间序列数据

Rockset 的实时索引和低延迟查询功能使其成为时间序列数据分析的绝佳选择。其无模式摄取和对复杂数据类型的支持使得可以轻松处理时间序列数据,而其融合索引确保可以高效查询历史数据和实时数据。Rockset 特别适合需要实时分析的应用程序,例如物联网监控和异常检测。


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。

Rockset 关键概念

  • 融合索引:Rockset 使用一种独特的索引方法,该方法结合了倒排索引和列式索引,使数据库能够针对搜索和分析用例进行优化。
  • 无模式摄取:Rockset 在摄取时自动推断模式,从而可以轻松处理 JSON 等半结构化数据格式。
  • 虚拟实例:Rockset 使用虚拟实例的概念为不同的工作负载提供隔离和资源分配,从而确保可预测的性能。


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 的数据模型是键值系统和面向列系统的混合体,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。

Rockset 架构

Rockset 使用云原生、无服务器架构,该架构构建在分布式、共享无系统之上。它是一个 NoSQL 数据库,与传统关系数据库相比,它具有更大的灵活性和可扩展性。Rockset 架构的核心组件包括摄取服务、存储服务和查询服务。摄取服务负责从各种来源摄取数据,而存储服务维护融合索引。查询服务处理查询并为开发人员提供与数据库交互的 API。

免费时间序列数据库指南

获取对替代方案和选择关键要求的全面回顾。

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。

Rockset 功能

无服务器扩展

Rockset 根据工作负载自动扩展资源,这意味着用户无需管理任何基础设施或容量规划。### 全文搜索 Rockset 的融合索引支持全文搜索,使其成为需要高级搜索功能的应用程序的理想选择。### 与 BI 工具集成 Rockset 提供与流行的商业智能 (BI) 工具(如 Tableau、Looker 和 Redash)的本机集成,允许用户无需任何额外设置即可可视化和分析其数据。


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,因为它具有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。

Rockset 用例

实时分析

Rockset 的低延迟查询和实时摄取功能使其成为构建实时分析仪表板的理想选择,适用于物联网监控、社交媒体分析和日志分析等应用程序。

凭借其融合索引和对高级搜索功能的支持,Rockset 是构建全文搜索应用程序(如产品目录或文档搜索系统)的绝佳选择。

机器学习

Rockset 实时摄取和查询大规模半结构化数据的能力使其成为机器学习应用程序的合适选择。


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。

Rockset 定价模型

Rockset 提供基于使用量的定价模型,该模型根据客户摄取的数据量、虚拟实例的数量和执行的查询量收费。定价模型旨在透明且灵活,允许用户仅为其消耗的资源付费。Rockset 还提供一个免费层级,其中包含有限的资源,供开发人员探索该平台。用户可以根据自己的需求在按需实例和预留实例之间进行选择。