DataBend 与 Rockset 对比

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。该项目由开发人员、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 的灵活架构允许用户构建各种应用程序，从实时分析到大规模数据仓库。

Rockset 概述

Rockset 是一个实时索引数据库，专为快速高效地查询结构化和半结构化数据而设计。Rockset 由前 Facebook 工程师于 2016 年创立，旨在提供无服务器搜索和分析解决方案，使用户能够构建强大的应用程序和数据驱动的产品，而无需传统数据库管理的复杂性。

DataBend 用于时间序列数据

DataBend 的架构和处理能力使其成为处理时间序列数据的合适选择。它对批处理和流数据处理的支持允许用户大规模摄取、存储和分析时间序列数据。此外，DataBend 与 Apache Arrow 的集成及其强大的查询执行框架实现了对时间序列数据的高效查询和分析，使其成为需要实时洞察和分析的应用程序的多功能选择。

Rockset 用于时间序列数据

Rockset 的实时索引和低延迟查询功能使其成为时间序列数据分析的绝佳选择。其无模式摄取和对复杂数据类型的支持使处理时间序列数据变得毫不费力，而其融合索引确保了对历史数据和实时数据的高效查询。Rockset 特别适用于需要实时分析的应用程序，例如物联网监控和异常检测。

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，支持基于 SQL 和 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，以实现组件之间的高效数据交换并优化查询性能。

Rockset 关键概念

• 融合索引：Rockset 使用独特的索引方法，该方法结合了倒排索引和列式索引，使数据库能够针对搜索和分析用例进行优化。
• 无模式摄取：Rockset 在摄取时自动推断模式，从而可以轻松处理 JSON 等半结构化数据格式。
• 虚拟实例：Rockset 使用虚拟实例的概念为不同的工作负载提供隔离和资源分配，从而确保可预测的性能。

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（例如对象存储或分布式文件系统）一起使用。

Rockset 架构

Rockset 使用云原生、无服务器架构，该架构构建在分布式、共享无系统之上。它是一个 NoSQL 数据库，与传统关系数据库相比，它具有更高的灵活性和可扩展性。Rockset 架构的核心组件包括摄取服务、存储服务和查询服务。摄取服务负责从各种来源摄取数据，而存储服务维护融合索引。查询服务处理查询并为开发人员提供与数据库交互的 API。