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个数据库的优势最大，劣势最小，是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Doris 和 Mimir 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 Mimir 在涉及时间序列数据的工作负载中的性能，而不是针对所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出独特的挑战。这是因为正在写入大量数据以及访问这些数据的查询模式。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。
Apache Doris 与 Mimir 细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
时间序列数据库 |
| 架构 | Doris 可以部署在本地或云端，并与各种数据格式兼容，例如 Parquet、ORC 和 JSON。 |
Grafana Mimir 是一个时间序列数据库，专为高性能、实时监控和分析而设计。它具有分布式架构，允许跨多个节点进行水平扩展，以处理大量数据和查询。由于它是开源的，或者作为 Grafana 托管的托管解决方案，它可以部署在本地 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
APGL 3.0 |
| 用例 | 交互式分析、数据仓库、实时数据分析、报告、仪表板 |
监控、可观测性、物联网 |
| 可扩展性 | 可水平扩展，具有分布式存储和计算 |
可水平扩展 |
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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 Hadoop 的 SQL 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。
Mimir 概述
Grafana Mimir 是一个开源软件项目，为 Prometheus 提供可扩展的长期存储解决方案。Grafana Mimir 于 2022 年在 Grafana Labs 启动并宣布，旨在成为最具可扩展性和性能的开源指标时间序列数据库。该项目融入了 Grafana Labs 工程师在以大规模运行 Grafana Enterprise Metrics 和 Grafana Cloud Metrics 时获得的知识和经验。
Apache Doris 用于时间序列数据
Apache Doris 可以有效地用于时间序列数据，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，使其适用于分析各种复杂程度的时间序列数据。
Mimir 用于时间序列数据
Grafana Mimir 非常适合处理时间序列数据，使其成为涉及指标存储和分析的场景的合适选择。它为 Prometheus（一种流行的开源监控和警报系统）提供长期存储功能。借助 Grafana Mimir，用户可以长期存储和查询时间序列指标，从而进行历史分析和趋势检测。它对于需要可扩展和高性能的时间序列数据存储以进行指标监控和可观测性目的的应用程序尤其有用。
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布数据处理，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界面。
- 点查询：点查询是指从数据库中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并执行高级计算和聚合的复杂分析场景。
Mimir 关键概念
- 指标：在 Grafana Mimir 中，指标表示随时间跟踪的度量或观察结果。它们可以包括各种类型的数据，例如系统指标、应用程序性能指标或传感器数据。
- 长期存储：Grafana Mimir 提供专门为长期保留时间序列数据而定制的存储解决方案，允许用户长期存储和查询历史指标。
- 微服务：Grafana Mimir 采用基于微服务的架构，其中系统由多个可水平扩展的微服务组成，这些微服务可以独立并行运行。
Apache Doris 架构
Apache Doris 基于 MPP 架构，该架构使其能够跨多个节点分布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。它使用 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。
Mimir 架构
Grafana Mimir 采用基于微服务的架构，其中系统由多个可水平扩展的微服务组成。这些微服务可以独立并行运行，从而实现工作负载的有效分配和可扩展性。Grafana Mimir 的组件被编译成单个二进制文件，从而提供了一个统一且有凝聚力的系统。该架构被设计为高可用性和多租户，使多个用户和应用程序可以同时使用数据库。这种分布式架构确保了在处理大规模指标存储和检索场景中的可扩展性和弹性。
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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，即使在处理海量数据时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。
Mimir 功能
可扩展性
Grafana Mimir 旨在水平扩展，使系统能够处理不断增长的数据量和不断增加的工作负载。其可水平扩展的微服务架构允许无缝扩展和改进的性能。
高可用性
Grafana Mimir 通过确保冗余和容错来提供高可用性。它允许跨多个节点复制和分发数据，从而确保数据持久性和存储指标的持续可用性。
长期存储
Grafana Mimir 为时间序列指标的长期存储提供了专用解决方案。它提供高效的存储和检索机制，允许用户长期保留和分析历史指标数据。
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。
Mimir 用例
指标监控和可观测性
Grafana Mimir 非常适合监控和可观测性用例。它支持时间序列指标的存储和分析，允许用户实时监控其系统和应用程序的性能、健康状况和行为。
长期指标存储
Grafana Mimir 专注于提供可扩展的长期存储，非常适合需要长期保留和分析历史指标数据的应用程序。它允许用户存储和查询 Prometheus 生成的大量时间序列数据。
趋势和异常检测
通过使用 Mimir 存储长期历史数据，它可以用于检测指标中的趋势，以及将当前指标与历史数据进行比较以检测异常值和异常情况
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。
Mimir 定价模型
Grafana Mimir 是一个开源项目，这意味着它可以免费使用，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部署 Grafana Mimir，而无需承担直接成本。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。
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