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，针对您的特定用例和数据模型，决定哪个数据库的优势最大、劣势最小是一项重要的决策。以下是 Apache Doris 和 DuckDB 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 Doris 和 DuckDB 在涉及时序数据的工作负载中的性能，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。这是因为写入的数据量很大，并且访问这些数据的查询模式也很特殊。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 Doris 与 DuckDB 对比细分
 |
 |
|
| 数据库模型 | 数据仓库 |
列式数据库 |
| 架构 | 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。 |
DuckDB 旨在用作嵌入式数据库，主要关注单节点性能。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
MIT |
| 用例 | 交互式分析、数据仓库、实时数据分析、报告、仪表板 |
嵌入式分析、数据科学、数据处理、ETL 管道 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
嵌入式和单节点聚焦，对并行性的支持有限 |
正在寻找最有效的入门方式？
无论您是追求成本节约、降低管理开销还是开源，InfluxDB 都能帮助您。
Apache Doris 概述
Apache Doris 是一个基于 MPP 的交互式 SQL 数据仓库系统，专为报告和分析而设计。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。与其他基于 SQL-on-Hadoop 的系统不同，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。
DuckDB 概述
DuckDB 是一个进程内 SQL OLAP（在线分析处理）数据库管理系统。它被设计为简单、快速且功能丰富。DuckDB 可用于处理和分析表格数据集，如 CSV 或 Parquet 文件。它提供了丰富的 SQL 方言，支持事务、持久性、广泛的 SQL 查询以及 Parquet 和 CSV 文件的直接查询。DuckDB 构建于矢量化引擎之上，该引擎针对分析进行了优化，并支持并行查询处理。它被设计为易于安装和使用，没有外部依赖项，并支持多种编程语言。
Apache Doris 用于时序数据
Apache Doris 可以有效地用于时序数据，以进行实时分析和报告。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，使其适用于分析不同复杂程度的时序数据。
DuckDB 用于时序数据
DuckDB 可以有效地用于时序数据。它支持处理和分析表格数据集，其中可以包括存储在 CSV 或 Parquet 文件中的时序数据。凭借其优化的分析引擎和对复杂 SQL 查询的支持，DuckDB 可以高效地执行聚合、连接和其他时序分析操作。但是，重要的是要注意，DuckDB 并非专门为时序数据管理而设计，可能不具备像某些专用时序数据库那样针对时序分析的专门功能。
Apache Doris 关键概念
- MPP（大规模并行处理）：Apache Doris 利用 MPP 架构，使其能够跨多个节点分发数据处理，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，为数据分析和报告提供熟悉而强大的界面。
- 点查询：点查询是指从数据库检索特定的数据点或少量数据子集。
- 复杂分析：Apache Doris 可以处理涉及处理大量数据以及执行高级计算和聚合的复杂分析场景。
DuckDB 关键概念
- 进程内：DuckDB 在进程内运行，这意味着它在与使用它的应用程序相同的进程中运行，而无需单独的服务器。
- OLAP：DuckDB 是一个 OLAP 数据库，这意味着它针对分析查询处理进行了优化。
- 矢量化引擎：DuckDB 使用矢量化引擎，该引擎对批量数据进行操作，从而提高查询性能。
- 事务：DuckDB 支持事务操作，确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID) 属性。
- SQL 方言：DuckDB 提供了丰富的 SQL 方言，具有高级功能，如任意和嵌套的相关子查询、窗口函数、排序规则以及对数组和结构体等复杂类型的支持
Apache Doris 架构
Apache Doris 基于 MPP 架构，使其能够跨多个节点分发数据和处理，以实现并行执行。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。
DuckDB 架构
DuckDB 遵循进程内架构，在与应用程序相同的进程中运行。它是一个面向关系表的数据库管理系统，支持 SQL 查询以生成分析结果。DuckDB 使用 C++11 构建，旨在没有外部依赖项。它可以编译为单个文件，使其易于安装和集成到应用程序中。
免费时序数据库指南
获取对替代方案和选择关键要求的全面审查。
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的查询响应时间。
实时分析
Apache Doris 支持实时数据分析，使用户能够根据最新的信息获得洞察并做出明智的决策。
可扩展性
通过向集群添加更多节点，Apache Doris 可以水平扩展，从而提高数据存储和处理能力。
DuckDB 功能
事务和持久性
DuckDB 支持事务操作，确保数据完整性和持久性。它允许在会话之间持久存储数据。
广泛的 SQL 支持
DuckDB 提供了丰富的 SQL 方言，支持高级查询功能，包括相关子查询、窗口函数和复杂数据类型。
直接 Parquet 和 CSV 查询
DuckDB 允许直接查询 Parquet 和 CSV 文件，从而可以高效分析以这些格式存储的数据。
快速分析查询
得益于其矢量化引擎和针对分析工作负载的优化，DuckDB 旨在高效运行分析查询。
并行查询处理
DuckDB 可以并行处理查询，利用多核处理器来提高查询性能。
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。
报告和商业智能
Apache Doris 可用于生成报告和进行商业智能活动。它支持快速高效的数据查询，允许用户提取有意义的洞察力并将数据可视化以进行报告和分析。
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进行报告和决策制定提供了可扩展且高效的平台。
DuckDB 用例
处理和存储表格数据集
DuckDB 非常适合需要处理和存储表格数据集的场景，例如从 CSV 或 Parquet 文件导入的数据。它为处理结构化数据提供了高效的存储和检索机制。
交互式数据分析
DuckDB 非常适合交互式数据分析任务，尤其是在处理大型表时。它使您能够高效地执行连接和聚合多个大型表等复杂操作，从而可以快速探索数据并从中提取洞察力。
将大型结果集传输到客户端
当您需要将大型结果集从数据库传输到客户端应用程序时，DuckDB 可能是一个合适的选择。其优化的查询处理和高效的数据传输机制可以快速无缝地检索大量数据。
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，而无需承担任何直接成本。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。
DuckDB 定价模型
DuckDB 是一个免费开源的数据库管理系统，根据宽松的 MIT 许可证发布。它可以免费使用、修改和分发，无需任何许可费用。
免费开始使用 InfluxDB
InfluxDB Cloud 是开始存储和分析您的时序数据的最快方式。
