在构建任何软件应用时，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多，劣势最少，是一项重要的决策。以下概述了 Apache Druid 和 StarRocks 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型，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 Druid 和 StarRocks 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带来独特的挑战。这是由于大量数据正在写入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；它只是对每个数据库进行概述，以便您可以做出明智的决定。
Apache Druid 与 StarRocks 细分
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
数据仓库 |
| 架构 | Druid 可以部署在本地、云端或使用托管服务 |
StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和需求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 实时分析、OLAP、时序数据、事件驱动数据、日志分析、广告技术、用户行为分析 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 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 |
水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
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Apache Druid 概览
Apache Druid 是一款开源实时分析数据库，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，因其能够以低延迟处理大量数据而广受欢迎。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数据和交互式分析的用例。
StarRocks 概览
StarRocks 是一款开源高性能分析数据仓库，支持实时、多维和高并发数据分析。它采用 MPP（大规模并行处理）架构，并配备了完全向量化的执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
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 还提供集成功能，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。
StarRocks 用于时序数据
StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载，但也可用于时序数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
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。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构：StarRocks 采用 MPP 架构，该架构支持并行处理和分布式查询执行，从而实现高性能和可扩展性。
- 向量化执行引擎：StarRocks 采用完全向量化的执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据）指令批量处理数据，从而优化查询性能。
- 列式存储引擎：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，这通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (CBO)：StarRocks 包含一个完全定制的基于成本的优化器，该优化器评估不同的查询执行计划，并根据估计成本选择最有效的计划。
- 物化视图：StarRocks 支持智能物化视图，这些视图是数据的预计算摘要，通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。
Apache Druid 架构
Apache Druid 是一款功能强大的分布式数据存储，专为大型数据集的实时分析而设计。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。为了实现这一目标，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，这些节点通常驻留在配备了大量内存和 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，负责监督数据在 Historical 节点之间的分布。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 MiddleManager 或 Indexer 节点。它们的部署与 Coordinator 节点类似，通常有一个活动的 Overlord 和一个备用节点用于冗余。
- 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时任务，但 Indexer 节点专为长时任务而设计。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 是用作 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，用于此目的，包括 MySQL、PostgreSQL 和 Derby。
StarRocks 架构
StarRocks 的架构包括完全向量化的执行引擎和列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还包含基于成本的优化器和物化视图等功能，以优化查询性能。StarRocks 支持从各种来源进行实时和批量数据摄取，并支持直接分析存储在数据湖中的数据，而无需数据迁移
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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（如 Kafka、Hadoop 或本地文件）的数据。借助对数据分区、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。
StarRocks 功能
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和角度探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高水平的并发，允许多个用户同时执行查询。
物化视图
StarRocks 支持物化视图，它为数据提供预计算摘要，以获得更快的查询性能。
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。它有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。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要分析到达的数据，使他们能够做出及时且数据驱动的决策。
Ad-Hoc 查询
凭借其高性能和高并发数据分析能力，StarRocks 是 Ad-Hoc 查询的理想选择，允许用户交互式地探索和分析数据。
数据湖分析
StarRocks 支持直接从数据湖分析数据，而无需数据迁移。这使其成为利用数据湖进行存储和分析的组织的宝贵工具。
Apache Druid 定价模型
Apache Druid 是一个开源项目，因此，它可以自行托管，无需许可费用。但是，选择自行托管 Druid 的组织在部署和运营其环境中的 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以及所选的基础设施，无论是在本地还是基于云的。
对于那些喜欢托管解决方案的人来说，可以使用云服务，这些服务提供 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 的部署和运营。这些托管服务的定价将因提供商和所选服务层级而异，其中可能包括数据存储、查询容量和数据摄取速率等因素。
StarRocks 定价模型
StarRocks 可以使用开源项目部署在您自己的硬件上。还有许多商业供应商提供托管服务，以在云端运行 StarRocks。
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