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，确定哪个数据库的优势最多，劣势最少，是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Doris 和 Apache Pinot 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对比。
本文的主要目的是比较 Apache Doris 和 Apache Pinot 在涉及时序数据的工作负载中的性能表现，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。这是因为数据写入量大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；它只是提供每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Apache Doris 与 Apache Pinot 对比细分
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| 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。 |
Pinot 可以部署在本地、云端或使用托管服务 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 交互式分析、数据仓库、实时数据分析、报表、仪表板 |
实时分析、OLAP、用户行为分析、点击流分析、广告技术、日志分析 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
水平可扩展，支持分布式架构，以实现高可用性和高性能 |
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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，专为报表和分析而设计。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 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。它的目标是为数据仓库和分析提供精简高效的解决方案。
Apache Pinot 概述
Apache Pinot 是一个实时的分布式 OLAP 数据存储，旨在以低延迟响应复杂的分析查询。它最初在 LinkedIn 开发，并于 2015 年开源。Pinot 非常适合处理大规模数据和实时分析，为大型数据集上的复杂查询提供近乎瞬时的响应。它被多家大型组织使用，如 LinkedIn、Microsoft 和 Uber。
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表。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。
Apache Pinot 用于时序数据
Apache Pinot 由于其列式存储和实时摄取能力，是处理时序数据的可靠选择。Pinot 从 Apache Kafka 等流式传输源摄取数据的能力确保了时序数据可以在生成时进行分析，此外还具有批量摄取数据的选项。
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，为数据分析和报表提供了一个熟悉而强大的接口。
- 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。
Apache Pinot 关键概念
- 段：段是 Pinot 中数据存储的基本单元。它是一种列式存储格式，包含表数据的子集。
- 表：Pinot 中的表是段的集合。
- 控制器：控制器管理元数据并协调数据摄取、查询执行和集群管理。
- Broker：Broker 负责接收查询，将其路由到适当的服务器，并将结果返回给客户端。
- 服务器：服务器存储段并处理这些段上的查询。
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。
Apache Pinot 架构
Pinot 是一个分布式列式数据存储，它使用混合数据模型，结合了 NoSQL 和 SQL 数据库的功能。其架构由三个主要组件组成：控制器、Broker 和服务器。控制器管理元数据和集群操作，而 Broker 处理查询路由，服务器存储和处理数据。Pinot 的列式存储格式实现了高效的压缩和快速的查询处理。
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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，允许用户根据最新的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水平扩展，从而提高数据存储和处理能力。
Apache Pinot 功能
实时摄取
Pinot 支持从 Kafka 和其他流媒体源进行实时数据摄取，从而实现最新的分析。
可扩展性
Pinot 的分布式架构和分区功能支持水平扩展，以处理大型数据集和高查询负载。
低延迟查询处理
Pinot 的列式存储格式和各种性能优化允许对复杂查询进行近乎瞬时的响应。
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。
报表和商业智能
Apache Doris 可用于生成报表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表和分析。
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表和决策制定提供了一个可扩展且高效的平台。
Apache Pinot 用例
实时分析
Pinot 旨在支持实时分析，使其适用于需要大规模数据实时洞察的用例，例如监控和警报系统、欺诈检测和推荐引擎。
广告技术和用户分析
Apache Pinot 经常用于广告技术和用户分析领域，在这些领域中，低延迟、高并发分析对于理解用户行为、优化广告活动和个性化用户体验至关重要。
异常检测和监控
Pinot 的实时分析能力使其适用于异常检测和监控用例，使用户能够识别数据中不寻常的模式或趋势，并根据需要采取纠正措施。
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。
Apache Pinot 定价模型
作为一个开源项目，Apache Pinot 可以免费使用。但是，组织在部署和管理 Pinot 集群时可能会产生与硬件、基础设施和支持相关的成本。没有与 Apache Pinot 本身相关的特定定价选项或部署模型。
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