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 Druid 和 MariaDB 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情况。
本文的主要目的是比较 Apache Druid 和 MariaDB 在涉及时序数据的工作负载中的性能，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。这是由于大量数据被写入以及访问这些数据的查询模式所致。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 Druid 与 MariaDB 对比细分
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
关系型数据库 |
| 架构 | Druid 可以部署在本地、云端或使用托管服务 |
MariaDB 可以部署在本地、云端或作为混合解决方案，并且与各种操作系统兼容，包括 Linux、Windows 和 macOS。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
GNU GPLv2 |
| 用例 | 实时分析、OLAP、时序数据、事件驱动型数据、日志分析、广告技术、用户行为分析 |
Web 应用程序、事务处理、电子商务 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持分布式架构，实现高可用性和高性能 |
支持复制和分片以实现水平扩展，以及查询优化和缓存以提高性能 |
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Apache Druid 概述
Apache Druid 是一款开源的实时分析数据库，专为高性能查询和数据摄取而设计。Druid 最初由 Metamarkets 于 2011 年开发，后于 2018 年捐赠给 Apache 软件基金会，因其处理大量数据且延迟低的强大能力而广受欢迎。Druid 具有独特的架构，结合了时序数据库、搜索系统和列式存储的元素，特别适用于涉及事件驱动型数据和交互式分析的用例。
MariaDB 概述
MariaDB 是一款开源关系型数据库管理系统 (RDBMS)，由 MySQL 的原始开发者（由 Michael Widenius 领导）于 2009 年分叉 MySQL 而创建。MariaDB 的主要目标是提供 MySQL 的开源和社区驱动的替代方案，MySQL 于 2008 年被 Oracle 公司收购。MariaDB 与 MySQL 兼容，并具有增强的功能、更好的性能和更高的安全性。它被全球各地的组织广泛使用，并由 MariaDB 基金会提供支持，该基金会确保其持续的开源开发。
Apache Druid 用于时序数据
Apache Druid 专为实时分析而设计，非常适合处理需要在写入后快速分析的时序数据。Druid 还提供集成，用于将历史数据存储在更便宜的对象存储中，以便也可以使用 Druid 分析历史时序数据。
MariaDB 用于时序数据
虽然 MariaDB 并非专门为时序数据而设计，但由于其灵活且可扩展的架构，它可以用于存储、处理和分析时序数据。SQL 支持以及像 ColumnStore 这样针对分析优化的存储引擎使其适用于处理较小数据量级别的时序数据。
Apache Druid 关键概念
- 数据摄取：将数据从各种来源（例如流式或批量数据源）导入 Druid 的过程。
- 段：Druid 中最小的数据存储单元，段是不可变的、分区的和压缩的。
- 数据汇总：在摄取期间聚合原始数据的过程，以减少存储需求并提高查询性能。
- 节点：Druid 的架构由不同类型的节点组成，包括 Historical、Broker、Coordinator 和 MiddleManager/Overlord，每种节点都有特定的职责。
- 索引服务：Druid 的索引服务管理摄取数据、创建段以及将它们发布到深度存储的过程。
MariaDB 关键概念
- 存储引擎：MariaDB 支持多种存储引擎，每种存储引擎都针对特定类型的工作负载或数据存储需求进行了优化。示例包括 InnoDB、MyISAM、Aria 和 ColumnStore。
- Galera 集群：MariaDB 的同步多主复制解决方案，可实现高可用性、容错和负载均衡。
- MaxScale：MariaDB 的数据库代理，提供高级功能，例如查询路由、负载均衡和安全性。
- 连接器：MariaDB 提供了各种连接器，允许应用程序使用各种编程语言和 API 与数据库进行交互。
Apache Druid 架构
Apache Druid 是一款功能强大的分布式数据存储，专为对大型数据集进行实时分析而设计。在其架构中，几个核心组件在确保其效率和可扩展性方面发挥着关键作用。以下是为 Apache Druid 提供支持的核心组件的概述。
- Historical 节点是 Druid 数据服务能力的基础。它们的主要职责是为查询提供存储的数据。为了实现这一点，它们从深度存储加载段，将它们保留在内存中，然后满足对这些段的查询。在考虑部署和管理时，这些节点通常位于配备大量内存和 CPU 资源的机器上。它们的扩展性显而易见，因为只需合并更多节点即可水平扩展它们。
- Broker 节点充当传入查询的网关。它们的主要功能是将这些查询引导至相应的 historical 节点或 real-time 节点。有趣的是，它们是无状态的，这意味着可以扩展它们以适应查询并发性的增加。
- Coordinator 节点具有管理角色，负责监督 historical 节点之间的数据分布。它们关于加载或删除哪些段的决定基于特定的可配置规则。在部署方面，Druid 设置通常只需要一个活动的 coordinator 节点，并在备用节点上进行故障转移场景。
- Overlord 节点指示摄取任务的分配，将它们定向到 middle manager 节点或 indexer 节点。它们的部署与 coordinator 节点类似，通常有一个活动的 overlord 和一个备份用于冗余。
- MiddleManager 和 Indexer 节点是 Druid 中数据摄取的主力。虽然 MiddleManager 启动用于数据摄取的短寿命任务，但 indexer 节点专为长寿命任务而设计。鉴于它们的密集操作，这些节点需要高 CPU 和内存资源。它们的可扩展性是灵活的，允许根据数据摄取量进行水平扩展。
- Deep Storage 是作为 Druid 持久存储单元的组件。Druid 与各种 blob 存储解决方案集成，例如 HDFS、S3 和 Google Cloud Storage。
- Metadata Storage 是关于段、任务和配置的关键元数据的存储库。Druid 与流行的数据库兼容以用于此目的，包括 MySQL、PostgreSQL 和 Derby。
MariaDB 架构
MariaDB 是一款关系型数据库，使用 SQL 语言进行查询和数据操作。其架构基于客户端-服务器模型，客户端通过各种连接器和 API 与服务器进行交互。MariaDB 支持多种存储引擎，允许用户为他们的特定用例选择最合适的引擎。数据库还提供复制和集群选项，以实现高可用性和负载均衡。
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Apache Druid 功能
数据摄取
Apache Druid 支持实时和批量数据摄取，允许它处理来自各种来源的数据，如 Kafka、Hadoop 或本地文件。凭借对数据分区、复制和汇总的内置支持，Druid 确保了高可用性和高效存储。
可扩展性和性能
Druid 旨在水平扩展，为大规模部署提供支持，且性能降级最小。其独特的架构允许快速高效的查询，使其适用于需要低延迟分析的用例。
列式存储
Druid 以列式格式存储数据，与基于行的存储系统相比，可以实现更好的压缩和更快的查询性能。列式存储还允许 Druid 通过仅访问相关列来优化查询。
时间优化索引
Druid 的索引服务创建具有基于时间的分区的段，优化了时序数据的数据存储和检索。此功能显著提高了基于时间的查询的查询性能。数据汇总
Druid 的数据汇总功能在摄取期间聚合原始数据，减少了存储需求并提高了查询性能。此功能对于涉及高基数数据或大量相似数据点的用例尤其有利。
MariaDB 功能
兼容性
MariaDB 与 MySQL 完全兼容，可以轻松迁移现有的 MySQL 应用程序和数据库。
存储引擎
MariaDB 支持多种存储引擎，允许用户为他们的特定用例选择最佳选项。
复制和集群
MariaDB 提供内置复制，并支持 Galera 集群，以实现高可用性、容错和负载均衡。安全性：MariaDB 提供高级安全功能，例如数据加密、安全连接和基于角色的访问控制。
Apache Druid 用例
地理空间分析
Apache Druid 提供对地理空间数据和查询的支持，使其适用于涉及基于位置的数据的用例，例如跟踪资产的移动、分析用户位置或监控事件的分布。其有效处理大量地理空间数据的能力使用户能够根据位置信息获得见解并做出数据驱动的决策。
机器学习和人工智能
Druid 的高性能数据处理能力可用于机器学习和人工智能工作流中的预处理和特征提取。它对实时数据摄取和低延迟查询的支持使其适用于需要实时预测或见解的用例，例如推荐系统或预测性维护。
实时分析
Apache Druid 的低延迟查询和实时数据摄取功能使其成为实时分析用例的理想解决方案，例如监控应用程序性能、用户行为或业务指标。
MariaDB 用例
Web 应用程序
MariaDB 因其与 MySQL 的兼容性、性能改进和开源特性而成为 Web 应用程序的常用选择。
数据迁移
希望从 MySQL 迁移到开源替代方案的组织可以轻松过渡到 MariaDB，这要归功于其兼容性和增强的功能。
OLTP 工作负载
作为关系型数据库，MariaDB 非常适合任何需要强大事务保证的应用程序。
Apache Druid 定价模型
Apache Druid 是一个开源项目，因此，它可以免费自托管，无需许可成本。但是，选择自托管 Druid 的组织在自己的环境中部署和操作 Druid 时，将产生与基础设施、管理和支持相关的费用。这些成本将取决于组织的具体要求和选择的基础设施，无论是本地还是基于云的。
对于那些喜欢托管解决方案的人来说，有云服务可用，提供 Apache Druid 作为托管服务，例如 Imply Cloud。借助托管服务，提供商负责基础设施、管理和支持，从而简化了 Druid 的部署和操作。这些托管服务的定价将因提供商和选择的服务层而异，其中可能包括数据存储、查询容量和数据摄取率等因素。
MariaDB 定价模型
MariaDB 是一款开源数据库，这意味着它可以免费下载、使用和修改。但是，对于需要专业支持的组织，MariaDB 公司提供各种订阅计划，包括 MariaDB SkySQL，这是一种完全托管的云数据库服务。支持订阅和 SkySQL 服务的定价取决于选择的计划、服务级别和资源使用情况。
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