DuckDB 与 Apache Pinot 的比较

DuckDB 概述

DuckDB 是一个进程内 SQL OLAP（在线分析处理）数据库管理系统。它被设计为简单、快速且功能丰富。DuckDB 可用于处理和分析表格数据集，例如 CSV 或 Parquet 文件。它提供了丰富的 SQL 方言，支持事务、持久性、广泛的 SQL 查询以及 Parquet 和 CSV 文件的直接查询。DuckDB 采用矢量化引擎构建，该引擎针对分析进行了优化，并支持并行查询处理。它被设计为易于安装和使用，没有外部依赖项，并支持多种编程语言。

Apache Pinot 概述

Apache Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储，旨在以低延迟回答复杂的分析查询。它最初在 LinkedIn 开发，后来于 2015 年开源。Pinot 非常适合处理大规模数据和实时分析，为大型数据集上的复杂查询提供近乎瞬时的响应。它被 LinkedIn、Microsoft 和 Uber 等多家大型组织使用。

DuckDB 用于时序数据

DuckDB 可以有效地用于时序数据。它支持处理和分析表格数据集，其中可以包括存储在 CSV 或 Parquet 文件中的时序数据。凭借其优化的分析引擎和对复杂 SQL 查询的支持，DuckDB 可以高效地执行聚合、连接和其他时序分析操作。但是，重要的是要注意 DuckDB 并非专门为时序数据管理而设计，可能没有针对时序分析的专门功能，例如某些专用时序数据库。

Apache Pinot 用于时序数据

由于其列式存储和实时摄取能力，Apache Pinot 是处理时序数据的可靠选择。Pinot 从 Apache Kafka 等流式传输中摄取数据的能力确保可以分析正在生成的时序数据，此外还可以选择批量摄取数据。

DuckDB 关键概念

• 进程内：DuckDB 在进程内运行，这意味着它在与使用它的应用程序相同的进程内运行，而无需单独的服务器。
• OLAP：DuckDB 是一个 OLAP 数据库，这意味着它针对分析查询处理进行了优化。
• 矢量化引擎：DuckDB 使用矢量化引擎，该引擎对批量数据进行操作，从而提高查询性能。
• 事务：DuckDB 支持事务操作，确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID) 属性。
• SQL 方言：DuckDB 提供了丰富的 SQL 方言，具有高级功能，例如任意和嵌套相关子查询、窗口函数、排序规则以及对数组和结构等复杂类型的支持

Apache Pinot 关键概念

• 段：段是 Pinot 中数据存储的基本单元。它是一种列式存储格式，包含表数据的子集。
• 表：Pinot 中的表是段的集合。
• 控制器：控制器管理元数据并协调数据摄取、查询执行和集群管理。
• Broker：Broker 负责接收查询、将查询路由到适当的服务器以及将结果返回给客户端。
• 服务器：服务器存储段并处理这些段上的查询。

DuckDB 架构

DuckDB 遵循进程内架构，在与应用程序相同的进程内运行。它是一个关系型面向表的数据库管理系统，支持 SQL 查询以生成分析结果。DuckDB 使用 C++11 构建，旨在没有外部依赖项。它可以编译为单个文件，易于安装和集成到应用程序中。

Apache Pinot 架构

Pinot 是一个分布式列式数据存储，它使用混合数据模型，结合了 NoSQL 和 SQL 数据库的功能。其架构由三个主要组件组成：控制器、Broker 和服务器。控制器管理元数据和集群操作，而 Broker 处理查询路由，服务器存储和处理数据。Pinot 的列式存储格式实现了高效的压缩和快速的查询处理。