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，为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定。在下文中，您将找到 Apache Doris 和 VictoriaMetrics 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 VictoriaMetrics 在涉及时间序列数据的工作负载方面的性能，而不是所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于大量数据被写入以及访问该数据的查询模式造成的。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 VictoriaMetrics 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。 |
VictoriaMetrics 可以部署为单节点实例，用于小规模应用程序，或者作为集群设置，用于大规模应用程序，提供水平可扩展性和复制。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 应用场景 | 交互式分析、数据仓库、实时数据分析、报表、仪表板 |
监控、可观测性、物联网、实时分析、DevOps、应用性能监控 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
水平可扩展，支持集群和复制，以实现高可用性和高性能 |
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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，专为报表和分析而设计。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 SQL-on-Hadoop 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一个精简高效的解决方案。
VictoriaMetrics 概述
VictoriaMetrics 是由 VictoriaMetrics 公司开发的开源时间序列数据库。该数据库旨在通过提供最先进的监控和可观测性解决方案，帮助个人和组织应对他们的大数据挑战。VictoriaMetrics 被设计为快速、经济高效且可扩展的监控解决方案和时间序列数据库。
Apache Doris 用于时间序列数据
Apache Doris 可以有效地用于时间序列数据，进行实时分析和报表。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，使其适用于分析不同复杂程度的时间序列数据。
VictoriaMetrics 用于时间序列数据
VictoriaMetrics 专为时间序列数据而设计，使其成为涉及时间戳数据存储和分析的应用程序的可靠选择。它提供高性能的存储和检索功能，能够高效处理大量时间序列数据。
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，为数据分析和报表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。
VictoriaMetrics 关键概念
- 时间序列：VictoriaMetrics 以时间序列的形式存储数据，时间序列是由时间索引的数据点序列。
- 指标：指标表示随时间跟踪的特定测量或观察值。
- 标签：标签是与时间序列关联的键值对，用于过滤和分组数据。
- 字段：字段包含与时间序列关联的实际数据值。
- 查询语言：VictoriaMetrics 支持其自己的查询语言，用户可以使用该语言根据特定条件检索和分析时间序列数据。
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，提供了一个简单且紧密集成的系统，用于数据仓库和分析。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。
VictoriaMetrics 架构
VictoriaMetrics 有两种形式：单服务器 VictoriaMetrics 和 VictoriaMetrics 集群。单服务器 VictoriaMetrics 是一个易于使用和维护的一体化二进制文件。它可以很好地进行垂直扩展，并且可以处理每秒数百万个指标。另一方面，VictoriaMetrics 集群由允许构建水平可扩展集群的组件组成，从而在苛刻的环境中实现高可用性和可扩展性。VictoriaMetrics 的架构使用户可以选择最适合其需求的部署选项，并根据需要扩展其数据库基础设施。
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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，即使处理海量数据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。
VictoriaMetrics 功能
高性能
VictoriaMetrics 针对时间序列数据的高性能存储和检索进行了优化。它可以高效地处理每秒数百万个指标，并为实时分析提供快速的查询执行。
可扩展性
VictoriaMetrics 的架构允许垂直和水平扩展，使用户可以根据其数据量和需求的增长来扩展其监控和时间序列数据库基础设施。
经济高效
VictoriaMetrics 为管理时间序列数据提供了一种经济高效的解决方案。其高效的存储和查询功能有助于在保持高性能的同时最大限度地降低运营成本。
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。
报表和商业智能
Apache Doris 可用于生成报表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表和分析。
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表和决策制定提供了一个可扩展且高效的平台。
VictoriaMetrics 用例
监控和可观测性
VictoriaMetrics 广泛用于监控和可观测性目的，允许组织从各种系统和应用程序收集、存储和分析指标和性能数据。它提供了必要的工具和功能来跟踪和可视化关键绩效指标、解决问题并深入了解系统行为。
物联网数据管理
VictoriaMetrics 适用于处理物联网设备生成的大量时间序列数据。它可以高效地存储和处理传感器数据，从而实现物联网生态系统的实时监控和分析。VictoriaMetrics 允许跟踪和分析来自工厂、制造工厂、卫星和其他物联网设备的数据。
容量规划
VictoriaMetrics 支持对指标进行回顾性分析和预测，以用于容量规划。它允许组织分析历史数据、识别模式和趋势，并就资源分配和未来容量需求做出明智的决策。
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。
VictoriaMetrics 定价模型
VictoriaMetrics 是一个开源项目，这意味着它可以免费使用，并且不需要任何许可费。用户可以下载二进制版本、Docker 镜像或源代码来设置和部署 VictoriaMetrics，而不会产生任何直接成本。VictoriaMetrics 还为本地企业产品和托管的 VictoriaMetrics 实例提供付费产品。
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