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，根据您的特定用例和数据模型，决定哪个数据库的优势最多，劣势最少，是一个重要的决定。下面您将找到 Apache Druid 和 Snowflake 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Apache Druid 和 Snowflake 在涉及时间序列数据的工作负载中的性能，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独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据以及访问该数据的查询模式。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 Druid 与 Snowflake 细分
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
云数据仓库 |
| 架构 | Druid 可以部署在本地、云端或使用托管服务 |
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 | 实时分析、OLAP、时间序列数据、事件驱动数据、日志分析、广告技术、用户行为分析 |
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，支持分布式架构，实现高可用性和高性能 |
高度可扩展，采用多集群共享数据架构、自动扩展和性能隔离 |
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Apache Druid 概述
Apache Druid 是一个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，后来于 2018 年捐赠给 Apache 软件基金会，因其能够处理大量数据且延迟低而广受欢迎。Druid 具有独特的架构，结合了时间序列数据库、搜索系统和列式存储的元素，特别适合用于涉及事件驱动数据和交互式分析的用例。
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。它旨在使组织能够有效地存储、处理和分析大量的结构化和半结构化数据。Snowflake 独特的架构分离了存储、计算和云服务，允许用户独立扩展和优化每个组件。
Apache Druid 用于时间序列数据
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间序列数据。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 分析历史时间序列数据。
Snowflake 用于时间序列数据
虽然 Snowflake 并非专门为时间序列数据而设计，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，使其成为时间序列数据分析的合适选择。
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，每个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。
Snowflake 关键概念
- 虚拟仓库：Snowflake 中的计算资源，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向上或向下扩展。
- 微分区：Snowflake 中的存储单元，包含表中数据的子集。微分区会自动优化以实现高效查询。
- 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 帐户之间安全共享数据的能力，无需复制或传输数据。
Apache Druid 架构
Apache Druid 是一个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 Apache Druid 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，将它们保存在内存中，然后处理对这些段的查询。在考虑部署和管理时，这些节点通常部署在配备大量内存和 CPU 资源的机器上。它们的可扩展性显而易见，因为只需添加更多节点即可水平扩展。
- 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到相应的 historical 节点或实时节点。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，以及一个备用节点以用于故障转移场景。
- Overlord 节点决定摄取任务的分配，将它们定向到 middle manager 或 indexer 节点。它们的部署与 coordinator 节点类似，通常有一个活动的 overlord 和一个用于冗余的备份。
- MiddleManager 和 Indexer 节点是 Druid 中数据摄取的主力。虽然 MiddleManagers 启动用于数据摄取的短期任务，但 indexer 专为长期任务而设计。鉴于其密集型操作，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。
- 深度存储是充当 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。
- 元数据存储库是关于段、任务和配置的关键元数据的存储库。Druid 与用于此目的的流行数据库兼容，包括 MySQL、PostgreSQL 和 Derby。
Snowflake 架构
Snowflake 的架构分离了存储、计算和云服务，允许用户独立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 用于查询和数据操作。Snowflake 构建于 AWS、Azure 和 GCP 之上，提供完全托管、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 Druid 功能
数据摄取
Apache Druid 支持实时和批量数据摄取，使其能够处理来自各种来源（如 Kafka、Hadoop 或本地文件）的数据。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，且性能下降最小。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段分区，优化了时间序列数据的数据存储和检索。此功能显着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，从而减少存储需求并提高查询性能。此功能对于涉及高基数数据或大量相似数据点的用例特别有利。
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
Snowflake 是一项完全托管的服务，无需用户管理基础设施、软件更新或备份。
安全性
Snowflake 提供全面的安全功能，包括静态和传输中加密、多因素身份验证以及细粒度访问控制。
数据共享
Snowflake 支持在帐户之间安全地共享数据，而无需复制或传输数据。
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。它高效处理大量地理空间数据的能力使户能够根据位置信息获得洞察力并做出数据驱动的决策。
机器学习与人工智能
Druid 的高性能数据处理能力可用于机器学习和 AI 工作流程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洞察力的用例，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能力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。
Snowflake 用例
数据仓库
Snowflake 提供可扩展、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 可以充当数据湖，用于摄取和存储大量的原始、未处理的数据，这些数据随后可以根据需要进行转换和分析。
数据集成和 ETL
Snowflake 对 SQL 和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 Druid 定价模型
Apache Druid 是一个开源项目，因此，它可以免费自托管，无需许可费用。但是，选择自托管 Druid 的组织在在其环境中部署和运行 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，有一些云服务提供 Apache Druid 作为托管服务，例如 Imply Cloud。使用托管服务，提供商负责处理基础设施、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级而异，其中可能包括数据存储、查询容量和数据摄取率等因素。
Snowflake 定价模型
Snowflake 提供按需付费的定价模型，存储和计算资源单独收费。存储按每 TB 每月收费，而计算资源则根据使用量收费，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、折扣的 Snowflake Credits。
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