Elasticsearch 与 Apache Pinot 对比

Elasticsearch 概述

Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，构建于 Apache Lucene 之上。它于 2010 年首次发布，此后因其可扩展性、近实时搜索能力和易用性而广受欢迎。Elasticsearch 旨在处理各种数据类型，包括结构化、非结构化和基于时间的数据。它通常与 Elastic Stack 中的其他工具结合使用，例如用于数据摄取的 Logstash 和用于数据可视化的 Kibana。

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即时的响应。它被多家大型组织使用，例如 LinkedIn、Microsoft 和 Uber。

Elasticsearch 用于时序数据

Elasticsearch 可以用于时序数据存储和分析，这归功于其分布式架构、近实时搜索能力以及对聚合的支持。但是，它可能不如专门的时序数据库那样针对时序数据进行优化。尽管如此，Elasticsearch 仍广泛用于日志和事件数据存储和分析，这些数据可以被视为时序数据。

Apache Pinot 用于时序数据

Apache Pinot 由于其列式存储和实时摄取能力，是处理时序数据的可靠选择。Pinot 从 Apache Kafka 等流媒体摄取数据的能力确保了时序数据可以在生成时进行分析，此外还可以选择批量摄取数据。

Elasticsearch 关键概念

• 倒排索引：Elasticsearch 使用的数据结构，用于实现快速高效的全文搜索。
• 集群：一组 Elasticsearch 节点，它们协同工作以分配数据和处理任务。
• 分片：Elasticsearch 索引的分区，允许数据分布在多个节点上，以提高性能和容错能力。

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，将其路由到适当的服务器，并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。

Elasticsearch 架构

Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 搜索和分析引擎，它使用无模式 JSON 文档数据模型。它构建于 Apache Lucene 之上，并提供用于索引、搜索和分析数据的高级 API。Elasticsearch 的架构设计为水平可扩展，数据分布在集群中的多个节点上。数据使用倒排索引进行索引，这使得能够进行快速高效的全文搜索。

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。