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种数据库具有最大的优势和最小的缺点是一项重要的决定。下面您将找到 Apache Cassandra 和 StarRocks 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 StarRocks 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独特的挑战。这是由于大量的数据写入和访问该数据的查询模式造成的。本文并非旨在说明哪种数据库更好；它只是提供了每种数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Apache Cassandra 与 StarRocks 细分
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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之间，Cassandra 支持可调的一致性级别，用于读写操作。它可以部署在本地、云端或作为托管服务 |
StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和要求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 高写入吞吐量应用、时序数据、消息传递系统、推荐引擎、物联网 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分区、复制，以及随着节点的添加实现线性扩展 |
水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
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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。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流行选择。
StarRocks 概述
StarRocks 是一款开源高性能分析型数据仓库，可实现实时、多维和高并发的数据分析。它采用 MPP（大规模并行处理）架构，并配备了完全向量化的执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
Apache Cassandra 用于时序数据
由于 Cassandra 的分布式架构和对基于时间的分区的支持，它可以用于处理时序数据。可以使用基于时间范围的分区键有效地存储和检索时序数据，从而确保快速访问数据点。
StarRocks 用于时序数据
StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载，但也可以用于时序数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
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：跨集群中不同节点存储的数据副本数量，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。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构：StarRocks 利用 MPP 架构，该架构支持并行处理和分布式查询执行，从而实现高性能和可扩展性。
- 向量化执行引擎：StarRocks 采用完全向量化的执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据）指令批量处理数据，从而优化查询性能。
- 列式存储引擎：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，这通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (CBO)：StarRocks 包括一个完全自定义的基于成本的优化器，该优化器评估不同的查询执行计划，并根据估计的成本选择最有效的计划。
- 物化视图：StarRocks 支持智能物化视图，这些视图是数据的预计算摘要，通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。
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。
StarRocks 架构
StarRocks 的架构包括完全向量化的执行引擎和列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还包含诸如基于成本的优化器和物化视图等功能，以优化查询性能。StarRocks 支持从各种来源实时和批量数据摄取，并支持直接分析存储在数据湖中的数据，而无需数据迁移
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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，从而在数据一致性和性能之间取得平衡。
StarRocks 功能
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和角度探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高并发级别，允许多个用户同时执行查询。
物化视图
StarRocks 支持物化视图，这些视图提供数据的预计算摘要，以加快查询性能。
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，因为它能够支持诸如实时库存状态之类的事情，并且其架构还允许通过使区域特定数据更接近用户来减少延迟。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要分析到达的数据，使他们能够做出及时且数据驱动的决策。
即席查询
凭借其高性能和高并发数据分析能力，StarRocks 非常适合即席查询，允许用户交互式地探索和分析数据。
数据湖分析
StarRocks 支持直接从数据湖分析数据，而无需数据迁移。这使其成为利用数据湖进行存储和分析的组织的宝贵工具。
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。
StarRocks 定价模型
可以使用开源项目将 StarRocks 部署在您自己的硬件上。还有许多商业供应商提供托管服务，以在云中运行 StarRocks。
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