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，决定哪种数据库的优势最大，劣势最小，是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Doris 和 Prometheus 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 Prometheus 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独特的挑战。这是由于大量的数据写入和访问这些数据的查询模式造成的。本文并非旨在论证哪种数据库更好；它只是提供了每种数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Apache Doris 与 Prometheus 对比分析
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
时序数据库 |
| 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。 |
Prometheus 使用拉取模型，在给定的时间间隔内从配置的目标抓取指标。它将时序数据存储在自定义、高效的本地存储格式中，并支持多维数据收集、查询和告警。它可以作为单个二进制文件部署在服务器上，也可以部署在 Kubernetes 等容器平台上。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 使用场景 | 交互式分析、数据仓库、实时数据分析、报告、仪表板 |
监控、告警、可观测性、系统指标、应用指标 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
Prometheus 专为可靠性而设计，可以垂直扩展（单节点增加资源）或通过联邦扩展（分层设置，其中 Prometheus 服务器从其他 Prometheus 服务器抓取指标） |
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Apache Doris 概述
Apache Doris 是一种基于 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 被设计成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。
Prometheus 概述
Prometheus 是一个开源监控和告警工具包，最初于 2012 年在 SoundCloud 开发。此后，它已成为广泛采用的监控解决方案，并且是云原生计算基金会 (CNCF) 项目的一部分。Prometheus 专注于为容器化和基于微服务的环境提供实时洞察和告警。其主要用例是监控基础设施和应用程序，重点是可靠性和可扩展性。
Apache Doris 用于时序数据
Apache Doris 可以有效地用于时序数据，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。
Prometheus 用于时序数据
Prometheus 专为时序数据设计，因为其主要关注点是基于基础设施和应用程序状态的监控和告警。它使用拉取模型，Prometheus 服务器以固定的时间间隔从目标系统抓取指标。此模型适用于监控动态环境，因为它允许自动发现和监控新实例。然而，Prometheus 并非旨在作为通用时序数据库，可能不是高基数或长期数据存储的最佳选择。
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并执行高级计算和聚合的复杂分析场景。
Prometheus 关键概念
- 指标：系统特定方面的数值表示，例如 CPU 使用率或内存消耗。
- 时序：指标的数据点集合，按时间戳索引。
- 标签：键值对，为指标提供元数据和上下文，从而实现更精细的查询和聚合。
- PromQL：Prometheus 使用其自己的查询语言 PromQL（Prometheus 查询语言）来查询时序数据和生成告警。
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。
Prometheus 架构
Prometheus 是一个单服务器、独立的监控系统，它使用拉取方式从目标系统收集指标。它将时序数据存储在自定义、高度压缩的磁盘格式中，该格式针对快速查询和低资源使用率进行了优化。Prometheus 的架构是模块化和可扩展的，具有导出器、服务发现机制以及与其他监控系统的集成等组件。作为一个非分布式系统，它缺乏内置的集群或水平可扩展性，但它支持联邦，允许多个 Prometheus 服务器共享和聚合数据。
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Apache Doris 功能特性
高性能
Apache Doris 专为高性能数据分析而设计，即使面对海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，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
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。
Prometheus 功能特性
拉取模型
Prometheus 通过主动抓取目标来收集指标，从而实现动态环境的自动发现和监控。
PromQL
强大的 Prometheus 查询语言允许对时序数据进行富有表现力和灵活的查询。
告警
Prometheus 支持基于用户定义规则的告警，并与各种告警管理和通知系统集成。
Apache Doris 使用场景
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并可视化数据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用于报告和决策制定提供了可扩展且高效的平台。
Prometheus 使用场景
基础设施监控
Prometheus 广泛用于监控容器化和基于微服务的基础设施（包括 Kubernetes 和 Docker 环境）的健康状况和性能。
应用性能监控 (APM)
Prometheus 可以使用客户端库收集自定义应用程序指标，并实时监控应用程序性能。
告警和异常检测
Prometheus 使组织能够根据特定阈值或条件设置告警，帮助他们快速识别和响应潜在问题或异常。
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。
Prometheus 定价模型
Prometheus 是一个开源项目，其使用不涉及任何许可费用。但是，在部署自托管 Prometheus 服务器时，可能会产生硬件、托管和运营费用。此外，一些基于云的托管 Prometheus 服务（例如 Grafana Cloud 和 Weave Cloud）根据数据保留、查询速率和支持等因素提供不同的定价模型。
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