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，确定哪种数据库的优势最多、劣势最少至关重要。以下概述了 Apache Doris 和 AWS DynamoDB 的关键概念、架构、特性、用例和定价模型，以便您快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Apache Doris 和 AWS DynamoDB 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带来独特的挑战。这是由于数据写入量大以及访问数据的查询模式所致。本文并非旨在论证哪种数据库更好；而只是概述每种数据库，以便您做出明智的决定。
Apache Doris 与 AWS DynamoDB 细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
键值存储和文档存储 |
| 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。 |
DynamoDB 是由 Amazon Web Services (AWS) 提供的完全托管的无服务器 NoSQL 数据库。它针对高性能用例使用个位数毫秒延迟，并支持键值和文档数据模型。数据在 AWS 区域内的多个可用区之间进行分区和复制，DynamoDB 支持读取操作的最终一致性或强一致性 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
闭源 |
| 用例 | 交互式分析、数据仓库、实时数据分析、报告、仪表板 |
无服务器 Web 应用程序、实时竞价平台、游戏排行榜、物联网数据管理、高速数据处理 |
| 可扩展性 | 通过分布式存储和计算实现水平扩展 |
自动扩展以处理大量读取和写入吞吐量，支持按需容量和自动扩展，全局表用于多区域复制 |
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Apache Doris 概览
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 SQL-on-Hadoop 系统不同，Doris 被设计为一个简单且紧密集成的系统，不依赖外部依赖项。它的目标是为数据仓库和分析提供精简高效的解决方案。
AWS DynamoDB 概览
Amazon DynamoDB 是由 AWS 提供的托管 NoSQL 数据库服务。它于 2012 年首次推出，旨在提供低延迟、高吞吐量性能。DynamoDB 基于 Amazon 工程师于 2007 年发布的 Dynamo 论文的原则构建，旨在提供高度可用、可扩展且分布式的键值存储。
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。
AWS DynamoDB 用于时序数据
DynamoDB 可以用于时序数据，但与专门的时序数据库相比，它可能不是最优化的解决方案。要在 DynamoDB 中存储时序数据，您可以使用复合主键，其中分区键用于实体标识符，排序键用于时间戳。这使您可以有效地查询特定实体和时间范围内的数据。然而，DynamoDB 在处理时序数据时的主要弱点是缺乏对数据聚合和降采样的内置支持，而这对于时序分析是常见的需求。您可能需要在应用程序中执行这些操作，或使用 AWS Lambda 等附加服务来处理数据。
Apache Doris 关键概念
- MPP（大规模并行处理）：Apache Doris 利用 MPP 架构，这使其能够跨多个节点分配数据处理，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且强大的接口。
- 点查询：点查询是指从数据库中检索特定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。
AWS DynamoDB 关键概念
DynamoDB 特有的一些关键术语和概念包括
- 表：在 DynamoDB 中，数据存储在表中，表是项目的容器。每个表都有一个主键，用于唯一标识表中的每个项目。
- 项目：项目是 DynamoDB 表中的单个记录，它们由一个或多个属性组成。
- 属性：属性是构成表中项目的键值对。DynamoDB 支持标量、文档和集合数据类型的属性。
- 主键：主键唯一标识表中的每个项目，它可以是单属性分区键或复合分区排序键。
Apache Doris 架构
Apache Doris 基于 MPP 架构，这使其能够跨多个节点分配数据和处理，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。
AWS DynamoDB 架构
DynamoDB 是一个 NoSQL 数据库，它使用键值存储和文档数据模型。它旨在通过在多台服务器上自动分区数据并使用复制来确保容错，从而提供高可用性、持久性和可扩展性。DynamoDB 的一些主要组件包括
- 分区：DynamoDB 根据分区键自动分区数据，这确保数据均匀分布在多个存储节点上。
- 复制：DynamoDB 在 AWS 区域内的多个可用区之间复制数据，从而提供高可用性和持久性。
- 一致性：DynamoDB 提供两种一致性模型：最终一致性和强一致性，允许您为应用程序选择适当的一致性级别。
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Apache Doris 特性
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，允许用户根据最新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。
AWS DynamoDB 特性
自动扩展
DynamoDB 可以根据工作负载自动扩展其读取和写入容量，使您能够在不过度配置资源的情况下保持一致的性能。
备份和还原
DynamoDB 提供对时间点恢复的内置支持，使您能够将表恢复到过去 35 天内的先前状态。
全局表
DynamoDB 全局表使您能够跨多个 AWS 区域复制表，为全球应用程序提供低延迟访问和数据冗余。
流
DynamoDB 流捕获表中项目级别的修改，可用于触发 AWS Lambda 函数以进行实时处理或将数据与其他 AWS 服务同步。
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 可用于生成报告和开展商业智能活动。它支持快速高效的数据查询，允许用户提取有意义的见解并将数据可视化，以用于报告和分析目的。
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进行报告和决策制定提供了可扩展且高效的平台。
AWS DynamoDB 用例
会话管理
DynamoDB 可用于存储 Web 应用程序的会话数据，从而提供对会话信息的快速且可扩展的访问。
游戏
DynamoDB 可用于存储在线游戏的玩家数据、游戏状态和其他游戏相关信息，从而提供低延迟和高吞吐量性能。
物联网
DynamoDB 可用于存储和处理来自 IoT 设备的传感器数据，从而实现对设备数据的实时监控和分析。
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。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。
AWS DynamoDB 定价模型
DynamoDB 提供两种定价选项：预置容量和按需容量。使用预置容量，您可以指定应用程序预期每秒需要的读取和写入次数，并根据预置容量的量收费。此定价模型适用于具有可预测流量或逐渐增加流量的应用程序。您可以使用自动扩展根据指定的利用率自动调整表的容量，从而在确保应用程序性能的同时降低成本。
另一方面，使用按需容量，您需要为应用程序在表上执行的数据读取和写入按请求付费。您无需指定应用程序预期执行多少读取和写入吞吐量，因为 DynamoDB 可以立即适应您工作负载的增加或减少。此定价模型适用于具有波动或不可预测流量模式的应用程序。
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