在构建任何软件应用程序时，选择正确的数据库至关重要。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，决定哪种数据库的优势最大，劣势最小，是一项重要的决策。下面您将找到 DataBend 和 Apache Doris 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 DataBend 和 Apache Doris 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于大量数据被写入以及访问这些数据的查询模式。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。
DataBend 与 Apache Doris 细分
 |
 |
|
| 数据库模型 | 数据仓库 |
数据仓库 |
| 架构 | DataBend 可以运行在您自己的基础设施上，也可以使用托管服务。它被设计为云原生系统，旨在利用 AWS、Google Cloud 和 Azure 等云提供商提供的许多服务。 |
Doris 可以部署在本地或云端，并兼容各种数据格式，如 Parquet、ORC 和 JSON。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 数据分析、数据仓库、实时分析、大数据处理 |
交互式分析、数据仓库、实时数据分析、报表、仪表板 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持分布式计算 |
水平可扩展，支持分布式存储和计算 |
正在寻找最有效的入门方式？
无论您是寻求成本节约、更低的管理开销还是开源，InfluxDB 都能提供帮助。
DataBend 概述
DataBend 是一个开源、云原生数据处理和分析平台，旨在为大数据工作负载提供高性能、经济高效且可扩展的解决方案。该项目由开发者、研究人员和行业专业人士组成的社区驱动，旨在创建一个统一的数据处理平台，将批处理和流处理能力与高级分析功能相结合。DataBend 灵活的架构允许用户构建广泛的应用，从实时分析到大规模数据仓库。
Apache Doris 概述
Apache Doris 是一个基于 MPP 的交互式 SQL 数据仓库系统，专为报表和分析而设计。它以其高性能、实时分析能力和易用性而闻名。Apache Doris 集成了 Google Mesa 和 Apache Impala 的技术。与其他 SQL-on-Hadoop 系统不同，Doris 被设计为一个简单且紧密集成的系统，不依赖于外部依赖项。它旨在为数据仓库和分析提供精简高效的解决方案。
DataBend 用于时序数据
DataBend 的架构和处理能力使其成为处理时序数据的合适选择。它对批处理和流数据处理的支持允许用户大规模摄取、存储和分析时序数据。此外，DataBend 与 Apache Arrow 的集成及其强大的查询执行框架使得对时序数据进行高效的查询和分析成为可能，使其成为需要实时洞察和分析的应用程序的多功能选择。
Apache Doris 用于时序数据
Apache Doris 可以有效地用于时序数据，进行实时分析和报表。凭借其高性能和亚秒级响应时间，Doris 可以处理海量的时间戳数据并提供及时的查询结果。它支持高并发点查询场景和高吞吐量复杂分析场景，使其适用于分析具有不同复杂程度的时序数据。
DataBend 关键概念
- DataFusion：DataFusion 是 DataBend 的核心组件，提供了一个可扩展的查询执行框架，支持 SQL 和基于 DataFrame 的查询 API。
- Ballista：Ballista 是 DataBend 内的分布式计算平台，构建在 DataFusion 之上，允许高效且可扩展地执行大规模数据处理任务。
- Arrow：DataBend 利用 Apache Arrow，一种内存列式数据格式，以实现组件之间高效的数据交换并优化查询性能。
Apache Doris 关键概念
- MPP (大规模并行处理)：Apache Doris 利用 MPP 架构，这使其能够将数据处理分布在多个节点上，从而实现并行执行和可扩展性。
- SQL：Apache Doris 支持 SQL 作为查询语言，为数据分析和报表提供了一个熟悉且强大的界面。
- 点查询：点查询指的是从数据库中检索特定的数据点或一小部分数据。
- 复杂分析：Apache Doris 可以处理涉及处理大量数据并执行高级计算和聚合的复杂分析场景。
DataBend 架构
DataBend 构建在云原生、分布式架构之上，该架构支持 NoSQL 和类 SQL 查询功能。其模块化设计允许用户根据其特定用例和需求选择和组合组件。DataBend 架构的核心组件包括 DataFusion、Ballista 和存储层。DataFusion 负责查询执行和优化，而 Ballista 支持大规模数据处理任务的分布式计算。DataBend 中的存储层可以配置为与各种存储后端（如对象存储或分布式文件系统）一起工作。
Apache Doris 架构
Apache Doris 基于 MPP 架构，这使其能够将数据和处理分布在多个节点上进行并行执行。它是一个独立的系统，不依赖于其他系统或框架。Apache Doris 结合了 Google Mesa 和 Apache Impala 的技术，为数据仓库和分析提供了一个简单且紧密集成的系统。它利用 SQL 作为查询语言，并支持高效的数据处理和查询优化技术，以确保高性能和可扩展性。
免费时序数据库指南
获取关于备选方案和选择关键要求的全面回顾。
DataBend 功能
统一的批处理和流处理
DataBend 支持批处理和流数据处理，使用户能够构建广泛的应用，这些应用需要实时或历史数据分析。
可扩展的查询执行
DataBend 的 DataFusion 组件提供了一个强大且可扩展的查询执行框架，支持 SQL 和基于 DataFrame 的查询 API。
可扩展的分布式计算
凭借其 Ballista 计算平台，DataBend 能够在分布式节点集群上高效且可扩展地执行大规模数据处理任务。
灵活的存储
DataBend 的架构允许用户配置存储层以与各种存储后端一起工作，从而为不同的用例提供灵活性和适应性。
Apache Doris 功能
高性能
Apache Doris 专为高性能数据分析而设计，即使在处理海量数据时也能提供亚秒级查询响应时间。
实时分析
Apache Doris 支持实时数据分析，允许用户根据最新的信息获得洞察并做出明智的决策。
可扩展性
Apache Doris 可以通过向集群添加更多节点来实现水平扩展，从而提高数据存储和处理能力。
DataBend 用例
实时分析
DataBend 对流数据处理的支持及其强大的查询执行框架使其成为构建实时分析应用程序（如日志分析、监控和异常检测）的合适选择。
数据仓库
凭借其可扩展的分布式计算能力和灵活的存储选项，DataBend 可用于构建大规模数据仓库，这些数据仓库可以高效地存储和分析海量的结构化和半结构化数据。
机器学习
DataBend 处理大规模数据处理的能力及其对批处理和流数据的支持使其成为机器学习应用的绝佳选择。用户可以利用 DataBend 预处理、转换和分析数据，用于特征工程、模型训练和评估，从而使他们能够获得有价值的见解并构建数据驱动的机器学习模型。
Apache Doris 用例
实时分析
Apache Doris 非常适合实时分析场景，在这些场景中，及时洞察和分析大量数据至关重要。它使企业能够监控和分析实时数据流，做出数据驱动的决策，并实时检测模式或异常。
报表和商业智能
Apache Doris 可用于生成报表和进行商业智能活动。它支持快速高效地查询数据，允许用户提取有意义的见解并将数据可视化，用于报表和分析目的。
数据仓库
Apache Doris 适用于构建需要高性能分析和查询能力的数据仓库解决方案。它为存储、管理和分析大量数据以用于报表和决策制定提供了一个可扩展且高效的平台。
DataBend 定价模型
作为一个开源项目，DataBend 可以免费使用，无需任何许可费或订阅费用。用户可以在自己的基础设施上部署和管理 DataBend，或者选择使用流行的云提供商进行基于云的部署。DataBend 本身也提供托管云服务，并提供免费试用额度。
Apache Doris 定价模型
作为一个开源项目，Apache Doris 可以免费使用，无需任何许可费。用户可以下载源代码并在自己的基础设施上设置 Apache Doris，而不会产生任何直接成本。但是，重要的是要考虑与托管和维护数据库基础设施相关的运营成本。
免费开始使用 InfluxDB
InfluxDB Cloud 是开始存储和分析时序数据的最快方式。
