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大、缺点最少是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Doris 和 TDengine 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 TDengine 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，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。这是因为要写入大量数据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；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Apache Doris 与 TDengine 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，并且兼容各种数据格式，如 Parquet、ORC 和 JSON。 |
TDengine 可以部署在本地、云端或作为混合解决方案，从而在部署和管理方面具有灵活性。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
AGPL 3.0 |
| 用例 | 交互式分析、数据仓库、实时数据分析、报告、仪表板 |
物联网数据存储、工业监控、智能能源、智能家居、监控和可观测性 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
水平可扩展，具有集群和内置负载均衡。TDengine 还提供了解耦的计算和存储，以及对象存储支持，用于某些版本中的数据分层 |
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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 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简化的高效解决方案。
TDengine 概述
TDengine 是一个高性能的开源时序数据库，旨在高效处理海量的时序数据。它由涛思数据于 2017 年创建，专门为物联网 (IoT)、工业物联网和 IT 基础设施监控用例而设计。TDengine 具有独特的混合架构，结合了关系数据库和 NoSQL 数据库的优点，提供高性能、易于使用的 SQL 查询以及灵活的数据建模功能。
Apache Doris 用于时序数据
Apache Doris 可以有效地与时序数据一起用于实时分析和报告。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。
TDengine 用于时序数据
TDengine 从一开始就被设计为时序数据库，因此它非常适合大多数大量涉及存储和分析时序数据的用例。
Apache Doris 关键概念
- MPP（大规模并行处理）：Apache Doris 利用 MPP 架构，该架构允许它在多个节点上分布数据处理，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并执行高级计算和聚合的复杂分析场景。
TDengine 关键概念
- 超级表：用于创建具有相同模式的多个表的模板。它类似于其他一些数据库中的表继承概念。
- 子表：基于超级表创建的表，继承其模式。子表可以具有额外的标签，用于分类和查询目的。
- 标签：一种元数据属性，用于对超级表中的子表进行分类和筛选。标签经过索引和优化，可实现高效查询。
Apache Doris 架构
Apache Doris 基于 MPP 架构，使其能够在多个节点上分布数据和处理，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。
TDengine 架构
TDengine 使用云原生架构，该架构结合了关系数据库（支持 SQL 查询）和 NoSQL 数据库（可扩展性和灵活性）的优点。
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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，从而增加数据存储和处理能力。
TDengine 功能
数据摄取
TDengine 支持高速数据摄取，能够处理每秒数百万个数据点。它支持批量和单个数据插入。
数据查询
TDengine 提供 ANSI SQL 支持以及其他功能，允许用户使用熟悉的 SQL 语法轻松查询时序数据。它支持各种聚合函数、筛选和连接。
数据保留和压缩
TDengine 自动压缩数据以节省存储空间，并提供数据保留策略以自动删除旧数据。
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见解并将数据可视化以进行报告和分析。
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可扩展且高效的平台。
TDengine 用例
物联网数据存储和分析
TDengine 旨在处理物联网设备生成的海量时序数据。其高性能的摄取、查询和存储能力使其成为物联网数据存储和分析的合适选择。
工业物联网监控
TDengine 可用于存储和分析来自工业物联网传感器和设备的数据，帮助组织监控设备性能、检测异常并优化运营。
基础设施监控
TDengine 可用于收集和分析来自 IT 基础设施组件（如服务器、网络和应用程序）的时序数据，从而促进实时监控、警报和性能优化。
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。
TDengine 定价模型
TDengine 是开源的，可以根据 AGPLv3 许可证免费使用。TDengine 还为需要额外功能、支持或符合特定许可要求的组织提供商业许可证和企业支持选项。
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