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，决定哪个数据库的优势最多，缺点最少，是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Doris 和 AWS Redshift 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 AWS Redshift 在涉及 时序数据 的工作负载中的性能表现，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。这是由于正在写入的大量数据以及访问这些数据的查询模式造成的。本文无意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 AWS Redshift 细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
数据仓库 |
| 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。 |
AWS Redshift 利用列式存储格式进行快速查询，并支持标准 SQL。Redshift 使用分布式、共享无架构，其中数据跨多个计算节点进行分区。每个节点进一步划分为切片，每个切片并行处理数据子集。Redshift 可以部署在单节点或多节点集群中，后者为大型数据集提供更好的性能。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
闭源 |
| 用例 | 交互式分析、数据仓库、实时数据分析、报告、仪表板 |
业务分析、大规模数据处理、实时仪表板、数据集成、机器学习 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
支持独立扩展存储和计算，并支持根据需要添加或删除节点 |
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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 SQL-on-Hadoop 的系统不同，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。
AWS Redshift 概述
Amazon Redshift 是一种完全托管的、PB 级云数据仓库服务。它于 2012 年作为 AWS 产品套件的一部分推出。Redshift 专为分析工作负载而设计，并与各种数据加载和 ETL 工具以及商业智能和报告工具集成。它使用列式存储来优化存储成本并提高查询性能。
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 可以处理海量的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，使其适用于分析具有不同复杂程度的时序数据。
AWS Redshift 用于时序数据
AWS Redshift 可以用于时序数据工作负载，尽管 Redshift 针对更通用的数据仓库用例进行了优化。用户可以利用日期和时间函数来聚合、筛选和转换时序数据。Redshift 还提供“时序表”，允许数据存储在基于固定保留期的表中。
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了一个熟悉且强大的接口。
- 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以及执行高级计算和聚合的复杂分析场景。
AWS Redshift 关键概念
- 集群：Redshift 集群是一组节点，由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点管理与客户端应用程序的通信，并协调计算节点之间的查询执行。
- 计算节点：这些节点存储数据并并行执行查询。集群中计算节点的数量会影响其存储容量和查询性能。
- 列式存储：Redshift 使用列式存储格式，该格式以列而不是行存储数据。这种格式提高了查询性能并减少了存储空间需求。
- 节点切片：计算节点被划分为切片。每个切片分配了节点内存和磁盘空间的相等部分，在其中处理一部分加载的数据。
Apache Doris 架构
Apache Doris 基于 MPP 架构，这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。
AWS Redshift 架构
Redshift 的架构基于分布式和共享无架构。一个集群由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点负责协调查询执行，而计算节点存储数据并并行执行查询。数据以列式格式存储，这提高了查询性能并减少了存储空间需求。Redshift 使用大规模并行处理 (MPP) 在多个节点之间分发和执行查询，使其能够水平扩展并为大规模数据仓库工作负载提供高性能。
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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取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。
AWS Redshift 功能
可扩展性
Redshift 允许您通过添加或删除计算节点来向上或向下扩展集群，使您能够根据需要调整存储容量和查询性能。
性能
Redshift 的列式存储格式和 MPP 架构使其能够为大规模数据仓库工作负载提供高性能的查询执行。
安全性
Redshift 提供一系列安全功能，包括静态和传输中加密、使用 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 进行网络隔离，以及与 AWS Identity and Access Management (IAM) 集成以进行访问控制。
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一个可扩展且高效的平台。
AWS Redshift 用例
数据仓库
Redshift 专为大规模数据仓库工作负载而设计，为存储和分析结构化数据提供可扩展且高性能的解决方案。
商业智能和报告
Redshift 与各种 BI 和报告工具集成，使组织能够从其数据中获得洞察力并做出数据驱动的决策。
ETL 和数据集成
Redshift 支持数据加载和提取、转换和加载 (ETL) 流程，允许您集成来自各种来源的数据并为分析做好准备。
Apache Doris 定价模型
作为一个开源项目，Apache Doris 可以免费使用，不需要任何许可费用。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。
AWS Redshift 定价模型
Amazon Redshift 提供两种定价模型：按需和预留实例。使用按需定价，您只需按小时支付您使用的容量，而无需长期承诺。预留实例提供选择预留一年或三年期限容量的选项，与按需定价相比，每小时费率更低。除了这些定价模型之外，您还可以在不同节点类型之间进行选择，这些节点类型提供不同数量的存储、内存和计算资源。
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