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，根据您的特定用例和数据模型，决定哪种数据库的优势最多，劣势最少，是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Doris 和 QuestDB 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 QuestDB 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提出了独特的挑战。这是因为写入的数据量很大，以及访问这些数据的查询模式。本文无意说明哪种数据库更好；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 QuestDB 细分
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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，例如 Parquet、ORC 和 JSON。 |
QuestDB 专为水平扩展而设计，使您能够跨多个节点分布数据和查询，从而提高性能和可用性。它可以根据您的基础设施需求和偏好，部署在本地、云端或作为混合解决方案。 |
| 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、报告、仪表板 |
监控、可观测性、物联网、实时分析、金融服务、高频交易 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
高性能，支持水平扩展和多线程 |
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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。
QuestDB 概览
QuestDB 是一个开源的关系型列式数据库，专门为时序数据和事件数据而设计。它将高性能的摄取能力与 SQL 分析相结合，使其成为管理和分析大量基于时间的数据的强大工具。QuestDB 解决了处理高吞吐量的挑战，并提供了一种通过 SQL 查询分析摄取数据的简单方法。它非常适合金融市场数据和应用程序指标等用例。
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 可以处理大量的带时间戳的数据，并提供及时的查询结果。它支持高并发的点查询场景和高吞吐量的复杂分析场景，使其适用于分析具有不同复杂程度的时序数据。
QuestDB 用于时序数据
QuestDB 在管理和分析时序数据方面表现出色。凭借其高性能的摄取能力，它可以处理高数据吞吐量，使其适用于实时数据摄取场景。QuestDB 的时序 SQL 扩展使用户能够执行实时分析，并从其带时间戳的数据中获得有价值的见解。无论是金融市场数据还是应用程序指标，QuestDB 都通过其快速的 SQL 查询和操作简便性简化了摄取和分析时序数据的过程。
Apache Doris 关键概念
- MPP（大规模并行处理）：Apache Doris 利用 MPP 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。
QuestDB 关键概念
- 时序：QuestDB 专注于时序数据，它表示按时间索引的数据点。它经过优化，可以高效地存储和处理带时间戳的数据。
- 列式存储：QuestDB 采用列式存储格式，数据按列而不是按行组织和存储。这种格式可以实现高效的压缩和更快的查询性能。
- SQL 扩展：QuestDB 使用专门为时序数据定制的功能扩展了 SQL 语言。这些扩展有助于实时分析，并允许用户利用熟悉的 SQL 结构来查询基于时间的数据。
Apache Doris 架构
Apache Doris 基于 MPP 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。
QuestDB 架构
QuestDB 遵循混合架构，结合了列式数据库和行式数据库的特性。它利用列式存储格式来实现高效的压缩和查询性能，同时保留了使用 SQL 功能处理关系数据的能力。QuestDB 同时支持 SQL 和类似 NoSQL 的功能，为用户在数据建模和查询方法方面提供了灵活性。该数据库由多个组件组成，包括摄取引擎、存储引擎和查询引擎，它们协同工作以确保高性能的数据摄取和检索。
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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，使用户能够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实现水平扩展，从而提高数据存储和处理能力。
QuestDB 功能
高性能摄取
QuestDB 针对高吞吐量摄取进行了优化，使用户能够以高速高效地摄取大量的时序数据。
快速 SQL 查询
QuestDB 为分析时序数据提供快速的 SQL 查询。它使用时序特定的功能扩展了 SQL 语言，以辅助实时分析。
操作简便性
QuestDB 旨在通过操作简便性提供用户友好的体验。它支持使用流行的协议（如 InfluxDB 行协议和 PostgreSQL 线协议）进行与模式无关的摄取。此外，还提供 REST API 用于批量导入和导出，从而简化数据管理任务。
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 可用于生成报告和执行商业智能活动。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。
QuestDB 用例
金融市场数据
QuestDB 非常适合管理和分析金融市场数据。其高性能的摄取和快速的 SQL 查询能够实时高效地处理和分析大量的市场数据。
应用程序指标
QuestDB 可用于收集和分析应用程序指标。其处理高数据吞吐量和提供实时分析能力使其适用于监控和分析性能指标、日志和其他与应用程序相关的数据。
物联网数据分析
QuestDB 的高性能摄取和时序分析能力使其成为分析物联网传感器数据的有价值的工具。
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。
QuestDB 定价模型
QuestDB 是一个根据 Apache 2 许可证发布的开源项目。它可以免费使用，无需任何许可费用。用户可以在 GitHub 上访问源代码，并在自己的基础设施上部署 QuestDB，而无需承担直接成本。QuestDB 还提供托管云服务。
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