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，决定哪个数据库具有最大的优势和最小的缺点是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Doris 和 Snowflake 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 Snowflake 在涉及 时序数据 的工作负载方面的表现，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。这是因为数据写入量大以及访问数据的查询模式。本文不打算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 Snowflake 分解
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
云数据仓库 |
| 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。 |
Snowflake 可以跨多个云提供商部署，包括 AWS、Azure 和 Google Cloud |
| 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 |
大数据分析、数据仓库、数据工程、数据共享、机器学习 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
高度可扩展，具有多集群共享数据架构、自动扩展和性能隔离 |
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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耦合的系统，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。
Snowflake 概述
Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台，成立于 2012 年，并于 2014 年正式发布。它旨在使组织能够高效地存储、处理和分析大量的结构化和半结构化数据。Snowflake 独特的架构将存储、计算和云服务分离，允许用户独立地扩展和优化每个组件。
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。
Snowflake 用于时序数据
虽然 Snowflake 并非专门为时序数据设计，但由于其可扩展且灵活的架构，它仍然可以有效地存储、处理和分析此类数据。Snowflake 的列式存储格式，结合其强大的查询引擎和对 SQL 的支持，使其成为时序数据分析的合适选择。
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了一个熟悉且强大的界面。
- 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以及执行高级计算和聚合的复杂分析场景。
Snowflake 关键概念
- 虚拟仓库：Snowflake 中的一种计算资源，用于处理查询并执行数据加载和卸载。虚拟仓库可以根据需求独立地向上或向下扩展。
- 微分区：Snowflake 中的一个存储单元，其中包含表中数据的子集。微分区经过自动优化，可实现高效查询。
- 时间旅行：Snowflake 中的一项功能，允许用户在特定时间点或特定时间范围内查询历史数据。
- 数据共享：在 Snowflake 账户之间安全共享数据的能力，无需复制或传输数据。
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耦合的系统。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。
Snowflake 架构
Snowflake 的架构将存储、计算和云服务分离，允许用户独立地扩展和优化每个组件。该平台使用列式存储格式，并支持 ANSI SQL 进行查询和数据操作。Snowflake 构建在 AWS、Azure 和 GCP 之上，提供了一个完全托管、弹性且安全的数据仓库解决方案。Snowflake 架构的关键组件包括数据库、表、虚拟仓库和微分区。
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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实现水平扩展，从而提高数据存储和处理能力。
Snowflake 功能
弹性
Snowflake 的架构允许独立扩展存储和计算资源，使用户能够快速适应不断变化的工作负载和需求。
完全托管
完全托管
安全
Snowflake 提供全面的安全功能，包括静态和传输中加密、多因素身份验证和细粒度的访问控制。
数据共享
Snowflake 支持在账户之间安全地共享数据，而无需复制或传输数据。
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洞察并可视化数据以进行报告和分析。
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一个可扩展且高效的平台。
Snowflake 用例
数据仓库
Snowflake 提供了一个可扩展、安全且完全托管的数据仓库解决方案，使其适用于需要存储、处理和分析大量结构化和半结构化数据的组织。
数据湖
Snowflake 可以用作数据湖，用于摄取和存储大量的原始、未处理的数据，这些数据稍后可以根据需要进行转换和分析。
数据集成和 ETL
Snowflake 对 SQL 以及各种数据加载和卸载选项的支持使其成为数据集成和 ETL 的良好选择
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。
Snowflake 定价模型
Snowflake 提供按需付费的定价模型，存储和计算资源分别收费。存储按每 TB 每月计费，而计算资源则根据使用量计费，以 Snowflake Credits 衡量。Snowflake 提供各种版本，包括 Standard、Enterprise、Business Critical 和 Virtual Private Snowflake，每个版本都有不同的功能和定价选项。用户还可以选择按需或预购的折扣 Snowflake Credits。
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