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的优势最多，而缺点最少，是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Cassandra 和 TDengine 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对比情况。
本文的主要目的是比较 Apache Cassandra 和 TDengine 在涉及 时间序列数据 的工作负载中的性能，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。这是因为要写入大量数据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；它只是提供每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Apache Cassandra 与 TDengine 对比细分
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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，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在集群中的节点之间分布，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 |
TDengine 可以部署在本地、云端或作为混合解决方案，从而在部署和管理方面具有灵活性。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
AGPL 3.0 |
| 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 |
物联网数据存储、工业监控、智能能源、智能家居、监控和可观测性 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分区、复制和线性扩展，随着节点的添加而扩展 |
水平可扩展，具有集群和内置负载均衡。TDengine 还提供了解耦的计算和存储以及对象存储支持，用于某些版本中的数据分层 |
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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，旨在处理大量跨多个商品服务器的数据。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常用选择。
TDengine 概述
TDengine 是一款高性能开源时间序列数据库，旨在高效处理大量时间序列数据。它由涛思数据于 2017 年创建，专门为物联网 (IoT)、工业物联网和 IT 基础设施监控用例而设计。TDengine 具有独特的混合架构，结合了关系数据库和 NoSQL 数据库的优势，提供高性能、易于使用的 SQL 查询以及灵活的数据建模功能。
Apache Cassandra 用于时间序列数据
Cassandra 可以用于处理时间序列数据，因为它具有分布式架构并支持基于时间的 partitions。时间序列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，从而确保快速访问数据点。
TDengine 用于时间序列数据
TDengine 从一开始就被设计为时间序列数据库，因此它非常适合大多数大量涉及存储和分析时间序列数据的用例。
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：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：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。
TDengine 关键概念
- 超级表：用于创建具有相同架构的多个表的模板。它类似于某些其他数据库中的表继承概念。
- 子表：基于超级表创建的表，继承其架构。子表可以具有额外的标签，用于分类和查询目的。
- 标签：一种元数据属性，用于对超级表中的子表进行分类和筛选。标签已编入索引并针对高效查询进行了优化。
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。
TDengine 架构
TDengine 使用云原生架构，该架构结合了关系数据库（支持 SQL 查询）和 NoSQL 数据库（可扩展性和灵活性）的优势。
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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。
TDengine 功能
数据摄取
TDengine 支持高速数据摄取，能够处理每秒数百万个数据点。它支持批量和单个数据插入。
数据查询
TDengine 提供 ANSI SQL 支持以及额外的功能，允许用户使用熟悉的 SQL 语法轻松查询时间序列数据。它支持各种聚合函数、筛选和连接。
数据保留和压缩
TDengine 自动压缩数据以节省存储空间，并提供数据保留策略以自动删除旧数据。
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
凭借其跨分布式节点处理大量数据的能力，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特定区域的数据更靠近用户来减少延迟。
TDengine 用例
物联网数据存储和分析
TDengine 旨在处理物联网设备生成的大量时间序列数据。其高性能的摄取、查询和存储功能使其成为物联网数据存储和分析的合适选择。
工业物联网监控
TDengine 可用于存储和分析来自工业物联网传感器和设备的数据，帮助组织监控设备性能、检测异常并优化运营。
基础设施监控
TDengine 可用于收集和分析来自 IT 基础设施组件（例如服务器、网络和应用程序）的时间序列数据，从而促进实时监控、警报和性能优化。
Apache Cassandra 定价模型
Apache Cassandra 是一个开源项目，其使用不涉及任何许可费。但是，当部署自托管 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）基于数据存储、请求吞吐量和支持等因素提供不同的定价模型。
TDengine 定价模型
TDengine 是开源的，根据 AGPLv3 许可证免费使用。TDengine 还为需要额外功能、支持或遵守特定许可要求的组织提供商业许可证和企业支持选项。
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