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决定哪种数据库的优势最多，缺点最少，是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Doris 和 Elasticsearch 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 Elasticsearch 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以及访问该数据的查询模式。本文不打算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 Elasticsearch 细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
分布式搜索和分析引擎，面向文档 |
| 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。 |
Elasticsearch 构建于 Apache Lucene 之上，并使用 RESTful API 进行通信。它以灵活的 JSON 文档格式存储数据，并且数据会自动索引以实现快速搜索和检索。Elasticsearch 可以部署为单节点、集群配置或托管云服务 (Elastic Cloud) |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Elastic 许可证 |
| 用例 | 交互式分析、数据仓库、实时数据分析、报告、仪表板 |
全文搜索、日志和事件数据分析、实时应用程序监控、分析 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
水平可扩展，支持数据分片、复制和分布式查询 |
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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耦合的系统，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。
Elasticsearch 概述
Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，构建于 Apache Lucene 之上。它于 2010 年首次发布，此后因其可扩展性、近实时搜索能力和易用性而广受欢迎。Elasticsearch 旨在处理各种数据类型，包括结构化、非结构化和基于时间的数据。它通常与 Elastic Stack 中的其他工具结合使用，例如用于数据摄取的 Logstash 和用于数据可视化的 Kibana。
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 可以处理大量的带时间戳的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。
Elasticsearch 用于时序数据
Elasticsearch 可用于时序数据存储和分析，这得益于其分布式架构、近实时搜索能力以及对聚合的支持。但是，它可能不如专用时序数据库那样针对时序数据进行优化。尽管如此，Elasticsearch 仍广泛用于日志和事件数据存储和分析，这些数据可以被视为时序数据。
Apache Doris 关键概念
- MPP（大规模并行处理）：Apache Doris 利用 MPP 架构，该架构允许它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了一个熟悉且强大的界面。
- 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。
Elasticsearch 关键概念
- 倒排索引：Elasticsearch 使用的数据结构，用于实现快速高效的全文搜索。
- 集群：一组协同工作的 Elasticsearch 节点，用于分发数据和处理任务。
- 分片：Elasticsearch 索引的分区，允许将数据分布在多个节点上，以提高性能和容错能力。
Apache Doris 架构
Apache Doris 基于 MPP 架构，这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耦合的系统。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。
Elasticsearch 架构
Elasticsearch 是一个分布式的、RESTful 的搜索和分析引擎，它使用无模式 JSON 文档数据模型。它构建于 Apache Lucene 之上，并提供用于索引、搜索和分析数据的高级 API。Elasticsearch 的架构设计为可水平扩展，数据分布在集群中的多个节点上。数据使用倒排索引进行索引，这使得能够进行快速高效的全文搜索。
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Apache Doris 功能
高性能
Apache Doris 专为高性能数据分析而设计，即使处理大量数据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见解并做出明智的决策。
可扩展性
Apache Doris 可以通过向集群添加更多节点来水平扩展，从而提高数据存储和处理能力。
Elasticsearch 功能
全文搜索
Elasticsearch 提供了强大的全文搜索功能，支持复杂的查询、评分和相关性排名。
可扩展性
Elasticsearch 的分布式架构实现了水平可扩展性，使其能够处理大量数据和高查询负载。
聚合
Elasticsearch 支持各种聚合操作，例如求和、平均值和百分位数，这些操作对于分析和汇总数据非常有用。
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见解并可视化数据以进行报告和分析。
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。
Elasticsearch 用例
日志和事件数据分析
Elasticsearch 广泛用于存储和分析日志和事件数据，例如 Web 服务器日志、应用程序日志和网络事件，以帮助识别模式、排除故障和监控系统性能。
全文搜索
Elasticsearch 是在应用程序、网站和内容管理系统中实现全文搜索功能的流行选择，因为它具有强大的搜索功能和灵活的数据模型。
安全分析
Elasticsearch 与其他 Elastic Stack 组件结合使用，可用于安全分析，例如监控网络流量、检测异常和识别潜在威胁。
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。
Elasticsearch 定价模型
Elasticsearch 是开源软件，可以自行托管，无需任何许可费。但是，应考虑运营成本，例如硬件、托管和维护。Elasticsearch 还提供名为 Elastic Cloud 的托管云服务，该服务根据存储、计算资源和支持等因素提供各种定价层级。Elastic Cloud 包括其他功能和工具，例如 Kibana、机器学习和安全功能。
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