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，确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 OpenTSDB 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 OpenTSDB 在涉及 时间序列数据 的工作负载中的性能，而不是针对所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是因为正在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 OpenTSDB 对比分析
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
时间序列数据库 |
| 架构 | Doris 可以部署在本地或云端，并且兼容各种数据格式，例如 Parquet、ORC 和 JSON。 |
OpenTSDB 可以部署在本地或云端，HBase 在分布式节点集群上运行。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
GNU LGPLv2.1 |
| 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、日志数据存储 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
使用 HBase 作为其存储后端，在多个节点上水平扩展 |
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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。
OpenTSDB 概述
OpenTSDB（开源时间序列数据库）是一个开源、分布式且可扩展的时间序列数据库，构建于 Apache HBase（NoSQL 数据库）之上。OpenTSDB 旨在满足不断增长的需求，即存储和处理来自各种来源（例如物联网设备、传感器和监控系统）的大量时间序列数据。它最初由 StumbleUpon 于 2010 年开发，后来成为一个独立的项目，拥有活跃的贡献者社区。
Apache Doris 用于时间序列数据
Apache Doris 可以有效地与时间序列数据一起使用，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间序列数据。
OpenTSDB 用于时间序列数据
OpenTSDB 专为时间序列数据存储和分析而设计，使其成为管理大规模时间序列数据集的理想选择。其架构实现了高写入和查询性能，并且可以以最小的资源消耗处理每秒数百万个数据点。OpenTSDB 灵活的查询功能允许用户高效地对时间序列数据执行复杂分析。
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之间分配数据处理，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。
OpenTSDB 关键概念
- 数据点：时间上的单个度量，包括时间戳、指标、值和关联标签。
- 指标：一个命名的值，表示系统的特定方面，例如 CPU 使用率或温度。
- 标签：与数据点关联的键值对，提供元数据并帮助分类和查询数据。
Apache Doris 架构
Apache Doris 基于 MPP 架构，使其能够在多个节点之间分配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。
OpenTSDB 架构
OpenTSDB 构建于 Apache HBase（一个分布式且可扩展的 NoSQL 数据库）之上，并依赖于其架构进行数据存储和管理。OpenTSDB 将时间序列数据存储在 HBase 表中，数据点按指标、时间戳和标签组织。该数据库使用无模式数据模型，这允许在添加新指标和标签时具有灵活性。OpenTSDB 架构还支持通过在多个 HBase 节点之间分配数据来实现水平扩展。
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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。
OpenTSDB 功能
可扩展性
OpenTSDB 的分布式架构允许水平扩展，确保数据库可以处理不断增长的时间序列数据量。
数据压缩
OpenTSDB 使用各种压缩技术来减少时间序列数据的存储空间。
支持时间序列的查询语言
OpenTSDB 具有灵活的查询语言，支持聚合、降采样、过滤和其他操作，用于分析时间序列数据。
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。
OpenTSDB 用例
监控和警报
OpenTSDB 非常适合大规模监控和警报系统，这些系统从各种来源生成大量时间序列数据。
物联网数据存储
OpenTSDB 可以存储和分析物联网设备（例如传感器和智能家电）生成的时间序列数据，从而实现实时洞察和分析。
性能分析
OpenTSDB 灵活的查询功能使其成为分析系统和应用程序性能指标随时间变化的理想选择。
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。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。
OpenTSDB 定价模型
OpenTSDB 是开源软件，这意味着它可以免费使用，无需任何许可费用。但是，运行 OpenTSDB 的成本取决于支持底层 HBase 数据库所需的基础设施，例如云服务或本地硬件。
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