Apache Cassandra 与 VictoriaMetrics
详细比较
比较 Apache Cassandra 和 VictoriaMetrics 在时间序列和 OLAP 工作负载方面的表现
了解关于时间序列数据库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具有最多的优势和最少的缺点是一个重要的决定。下面您将找到 Apache Cassandra 和 VictoriaMetrics 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 VictoriaMetrics 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。这是由于正在写入的大量数据以及访问该数据的查询模式。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 VictoriaMetrics 对比分析
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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 |
VictoriaMetrics 可以部署为单节点实例用于小规模应用程序，也可以部署为集群设置用于大规模应用程序，提供水平可扩展性和复制。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 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 |
监控、可观测性、物联网、实时分析、DevOps、应用程序性能监控 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持数据分区、复制和线性可扩展性，随着节点的添加而扩展 |
水平可扩展，支持集群和复制，以实现高可用性和性能 |
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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、容错和线性可扩展性，使其成为具有高要求工作负载和低延迟要求的应用程序的流行选择。
VictoriaMetrics 概述
VictoriaMetrics 是由 VictoriaMetrics 公司开发的开源时间序列数据库。该数据库旨在通过提供最先进的监控和可观测性解决方案，帮助个人和组织解决他们的大数据挑战。VictoriaMetrics 旨在成为快速、经济高效且可扩展的监控解决方案和时间序列数据库。
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partitioning。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，确保快速访问数据点。
VictoriaMetrics 用于时间序列数据
VictoriaMetrics 专为时间序列数据而设计，使其成为涉及时间戳数据存储和分析的应用程序的可靠选择。它提供高性能的存储和检索能力，能够高效处理大量时间序列数据。
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：用于将数据分布在集群中多个节点的唯一标识符，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。
VictoriaMetrics 关键概念
- 时间序列：VictoriaMetrics 以时间序列的形式存储数据，时间序列是由时间索引的数据点序列。
- 指标：指标代表随时间跟踪的特定测量值或观察值。
- 标签：标签是与时间序列关联的键值对，用于过滤和分组数据。
- 字段：字段包含与时间序列关联的实际数据值。
- 查询语言：VictoriaMetrics 支持其自己的查询语言，允许用户根据特定条件检索和分析时间序列数据。
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。
VictoriaMetrics 架构
VictoriaMetrics 有两种形式：单服务器 VictoriaMetrics 和 VictoriaMetrics 集群。单服务器 VictoriaMetrics 是一个易于使用和维护的一体化二进制文件。它可以很好地垂直扩展，并且每秒可以处理数百万个指标。另一方面，VictoriaMetrics 集群由允许构建水平可扩展集群的组件组成，从而在苛刻的环境中实现高可用性和可扩展性。VictoriaMetrics 的架构使用户能够选择最适合其需求的部署选项，并根据需要扩展其数据库基础设施。
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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。
可调一致性
用户可以通过根据其应用程序的要求调整一致性级别来平衡数据一致性和性能。
VictoriaMetrics 功能
高性能
VictoriaMetrics 针对时间序列数据的高性能存储和检索进行了优化。它可以高效处理每秒数百万个指标，并为实时分析提供快速的查询执行。
可扩展性
VictoriaMetrics 的架构允许垂直和水平扩展，使用户能够根据其数据量和需求的增长来扩展其监控和时间序列数据库基础设施。
成本效益
VictoriaMetrics 为管理时间序列数据提供了经济高效的解决方案。其高效的存储和查询功能有助于最大限度地降低运营成本，同时保持高性能。
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
凭借其在分布式节点之间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等功能，并且其架构还允许通过允许特定区域的数据更接近用户来减少延迟。
VictoriaMetrics 用例
监控和可观测性
VictoriaMetrics 广泛用于监控和可观测性目的，使组织能够收集、存储和分析来自各种系统和应用程序的指标和性能数据。它提供了必要的工具和功能来跟踪和可视化关键绩效指标、解决问题并深入了解系统行为。
物联网数据管理
VictoriaMetrics 适用于处理物联网设备生成的大量时间序列数据。它可以高效地存储和处理传感器数据，从而实现对物联网生态系统的实时监控和分析。VictoriaMetrics 允许跟踪和分析来自工厂、制造厂、卫星和其他物联网设备的数据。
容量规划
VictoriaMetrics 支持对指标进行回顾性分析和预测，以用于容量规划。它允许组织分析历史数据、识别模式和趋势，并就资源分配和未来容量需求做出明智的决策。
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，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（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。
VictoriaMetrics 定价模型
VictoriaMetrics 是一个开源项目，这意味着它可以免费使用，并且不需要任何许可费。用户可以下载二进制版本、Docker 镜像或源代码来设置和部署 VictoriaMetrics，而无需承担任何直接成本。VictoriaMetrics 还为本地企业产品和托管 VictoriaMetrics 实例提供付费产品。
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InfluxDB Cloud 是开始存储和分析时间序列数据的最快方式。
