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个重要的决定。下面您将找到 Apache Cassandra 和 TimescaleDB 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 TimescaleDB 在涉及时序数据的工作负载中的性能表现，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。这是由于写入的数据量很大以及访问这些数据的查询模式所致。本文不打算论证哪种数据库更好；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 TimescaleDB 分解对比
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| 数据库模型 | 分布式宽列数据库 |
时序数据库 |
| 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之间，Cassandra 支持可调整的一致性级别，用于读写操作。它可以部署在本地、云端或作为托管服务 |
TimescaleDB 构建于 PostgreSQL 之上，并继承了其架构。它通过特定于时序的优化和功能扩展了 PostgreSQL，使其能够有效地管理时序数据。它可以作为单节点、多节点设置或在云端作为托管服务进行部署。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Timescale 许可证（适用于 TimescaleDB 社区版）；Apache 2.0（适用于核心 PostgreSQL） |
| 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 |
监控、可观测性、物联网、实时分析、金融市场数据 |
| 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可扩展 |
通过对分区、复制和分片的原生支持实现水平可扩展。提供多节点功能，用于在节点之间分配数据和查询。 |
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Apache Cassandra 概览
Apache Cassandra 是一款高度可扩展、分布式且去中心化的 NoSQL 数据库，旨在处理跨多台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热门选择。
TimescaleDB 概览
TimescaleDB 是一款构建于 PostgreSQL 之上的开源时序数据库。它的创建是为了解决管理时序数据方面的挑战，例如可扩展性、查询性能和数据保留策略。TimescaleDB 于 2017 年首次发布，此后因其 PostgreSQL 兼容性、性能优化和灵活的数据保留策略而成为存储和分析时序数据的热门选择。
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有效地存储和检索，从而确保快速访问数据点。
TimescaleDB 用于时序数据
TimescaleDB 专为时序数据而设计，使其成为存储和查询此类数据的自然选择。它为时序数据管理提供了多项优势，例如水平可扩展性、列式存储和保留策略支持。但是，TimescaleDB 可能不是所有时序用例的最佳选择。例如，如果应用程序需要非常高的写入吞吐量或实时分析，则其他专门的时序数据库（如 InfluxDB）可能更适合。
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。
TimescaleDB 关键概念
- 超表：超表是一个分布式表，按时间和可能的其他维度（例如设备 ID 或位置）进行分区。它是 TimescaleDB 中存储时序数据的主要抽象，旨在跨多个节点进行水平扩展。
- 块：块是超表的分区，包含超表数据的子集。块由 TimescaleDB 根据指定的时间间隔自动创建，并且可以单独压缩、索引和备份，以获得更好的性能和数据管理。
- 分布式超表：对于大规模部署，TimescaleDB 支持分布式超表，它跨多个节点对数据进行分区，以提高查询性能和容错能力。
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。
TimescaleDB 架构
TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 之上的扩展，继承了其关系数据模型和 SQL 支持。但是，TimescaleDB 使用自定义数据结构和针对时序数据的优化（例如超表和块）扩展了 PostgreSQL。
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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
由于没有单点故障并且支持数据复制，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。
TimescaleDB 功能
分区
TimescaleDB 使用超表和块自动对时序数据表进行分区，从而简化了数据管理并提高了查询性能。
专注于时序的 SQL 函数
TimescaleDB 为时序数据应用场景提供了多个专门的 SQL 函数和运算符，例如 time_bucket、first 和 last，它们简化了时序数据的查询和聚合。
查询优化
如前所述，TimescaleDB 扩展了 PostgreSQL 的查询规划器，用于写入和查询时序数据，包括基于时间的索引和块剪枝等优化。
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等功能，并且其架构还可以通过允许区域特定数据更接近用户来减少延迟。
TimescaleDB 用例
监控和指标
TimescaleDB 非常适合存储和分析监控和指标数据，例如服务器性能指标、应用程序日志和传感器数据。其超表结构和查询优化使其易于存储、查询和可视化大量时序数据。
物联网数据存储
TimescaleDB 可用于存储和分析物联网数据，例如传感器读数和设备状态信息。它对自动分区和专用 SQL 接口的支持简化了大规模物联网数据集的管理和查询。
金融数据
TimescaleDB 适用于存储和分析金融数据，例如股票价格、汇率和交易量。其查询优化和专用 SQL 函数使其易于执行基于时间的聚合和分析金融数据中的趋势。
Apache Cassandra 定价模型
Apache Cassandra 是一个开源项目，使用它不收取任何许可费。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。
TimescaleDB 定价模型
TimescaleDB 有两个版本：TimescaleDB 开源版和 TimescaleDB Cloud。开源版可以免费使用并可以自托管，而云版本是一种托管服务，采用按需付费定价模式，具体取决于存储、计算和数据传输使用情况。TimescaleDB Cloud 提供具有不同级别资源和功能（例如持续备份和高可用性）的各种定价层级。
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InfluxDB Cloud 是开始存储和分析时序数据的最快方式。
