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确定哪种数据库的优势最大、缺点最少是一项重要的决定。下面您将找到 DataBend 和 StarRocks 的关键概念、架构、特性、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 StarRocks 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。
DataBend 与 StarRocks 对比细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
数据仓库 |
| 架构 | DataBend 可以在您自己的基础设施上运行，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。 |
StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和要求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
| 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 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持分布式计算 |
水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
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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广泛的应用，从实时分析到大规模数据仓库。
StarRocks 概述
StarRocks 是一个开源的高性能分析型数据仓库，支持实时、多维和高并发的数据分析。它采用 MPP（大规模并行处理）架构，并配备了全向量化执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
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。
StarRocks 用于时间序列数据
StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载，但也可用于时间序列数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
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，构建于 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，一种内存中的列式数据格式，来实现组件之间的高效数据交换并优化查询性能。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构：StarRocks 采用 MPP 架构，该架构支持并行处理和分布式查询执行，从而实现高性能和可扩展性。
- 向量化执行引擎：StarRocks 采用全向量化执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据）指令批量处理数据，从而优化查询性能。
- 列式存储引擎：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，这通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (CBO)：StarRocks 包含一个完全自定义的基于成本的优化器，该优化器评估不同的查询执行计划，并根据估计的成本选择最有效的计划。
- 物化视图：StarRocks 支持智能物化视图，这些物化视图是数据的预计算摘要，通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。
DataBend 架构
DataBend 构建于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一起工作，例如对象存储或分布式文件系统。
StarRocks 架构
StarRocks 的架构包括全向量化执行引擎和列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还集成了诸如基于成本的优化器和物化视图等功能，以优化查询性能。StarRocks 支持从各种来源实时和批量数据摄取，并支持直接分析存储在数据湖中的数据，而无需数据迁移
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DataBend 特性
统一的批处理和流处理
DataBend 支持批处理和流数据处理，使用户能够构建需要实时或历史数据分析的各种应用程序。
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
借助其 Ballista 计算平台，DataBend 能够跨分布式节点集群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。
StarRocks 特性
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和角度探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高并发级别，允许多个用户同时执行查询。
物化视图
StarRocks 支持物化视图，这些物化视图提供数据的预计算摘要，以加快查询性能。
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的合适选择，例如日志分析、监控和异常检测。
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 可用于构建大型数据仓库，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程序的绝佳选择。用户可以利用 DataBend 来预处理、转换和分析数据，以进行特征工程、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。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要分析到达的数据，从而使他们能够做出及时且数据驱动的决策。
即席查询
凭借其高性能和高并发的数据分析能力，StarRocks 是即席查询的理想选择，允许用户交互式地探索和分析数据。
数据湖分析
StarRocks 支持直接从数据湖分析数据，而无需数据迁移。这使其成为利用数据湖进行存储和分析的组织的宝贵工具。
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。
StarRocks 定价模型
StarRocks 可以使用开源项目部署在您自己的硬件上。还有许多商业供应商提供托管服务，以在云中运行 StarRocks。
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