选择正确的数据库是构建任何软件应用的关键决策。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，为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 InfluxDB 和 Apache Pinot 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。
本文的主要目的是比较 InfluxDB 和 Apache Pinot 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了独特的挑战。这是因为正在写入的数据量很大，以及访问这些数据的查询模式。本文不打算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。
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InfluxDB 概述
InfluxDB 是一种高性能时间序列数据库，能够存储任何形式的时间序列数据，例如指标、事件、日志和跟踪。InfluxDB 由 InfluxData 开发，于 2013 年首次发布。InfluxDB 是一种用 Go 编写的开源数据库，专注于性能、可扩展性和开发者生产力。该数据库针对大规模处理时间序列数据进行了优化，使其成为监控性能指标、IoT 数据和实时分析等用例的热门选择。
InfluxDB 3.0 是 InfluxDB 的最新版本，目前在 InfluxDB Cloud Serverless 和 InfluxDB Cloud Dedicated 中提供。它使用 Rust 构建，Rust 是一种为性能、安全性和内存管理而设计的现代编程语言。InfluxDB 还具有解耦架构，允许计算和存储独立扩展。InfluxDB 3.0 提供对 SQL 和 InfluxQL 的查询支持（InfluxQL 是一种自定义的类 SQL 查询语言，增加了对基于时间的函数的支持）。
Apache Pinot 概述
Apache Pinot 是一种实时分布式 OLAP 数据存储，旨在以低延迟响应复杂的分析查询。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 LinkedIn、Microsoft 和 Uber 等多家大型组织使用。
InfluxDB 用于时间序列数据
InfluxDB 专为时间序列数据设计，使其非常适合涉及随时间推移跟踪和分析数据点的应用程序。它在数据以高容量连续写入的场景中表现出色，同时用户还需要能够在摄取后快速查询该数据，以用于监控和实时分析用例。
Apache Pinot 用于时间序列数据
Apache Pinot 由于其列式存储和实时摄取功能，是处理时间序列数据的可靠选择。Pinot 从 Apache Kafka 等流中摄取数据的能力确保了时间序列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。
InfluxDB 关键概念
- 列式存储：InfluxDB 以面向列的格式存储数据，使用 Parquet 进行持久文件存储，并使用 Apache Arrow 作为数据的内存中表示。列式存储可实现更好的数据压缩和更快的分析工作负载查询。
- 数据模型：InfluxDB 数据模型对于任何使用过其他数据库系统的人来说都很熟悉。在最高层是存储桶（buckets），它类似于其他系统所谓的数据库。InfluxDB 测量（measurements）与表同义。测量的特定数据点包含标签（tags）和值（values）。标签用作查询数据的主键的一部分，应用于标识在查询期间用于过滤的信息。InfluxDB 是无模式的，因此可以添加新字段，而无需迁移或修改模式。
- 集成：InfluxDB 的构建旨在灵活并适应您应用程序的架构。其中一个关键方面是 InfluxDB 使读取和写入数据变得容易的多种方式。首先，所有数据库功能都可以通过 HTTP API 或 InfluxDB CLI 访问。为了写入数据，InfluxDB 创建了 Telegraf，这是一种可以通过插件从数百个不同来源收集数据并将数据写入 InfluxDB 的工具。客户端库也适用于最流行的编程语言，以允许写入和查询数据。
- 解耦架构：InfluxDB 3.0 具有解耦架构，允许查询计算、数据摄取和存储独立扩展。这使得 InfluxDB 可以针对您的用例进行微调，并带来显著的成本节约。
- 查询语言：可以使用标准 SQL 或 InfluxQL（一种 SQL 方言，具有许多专门用于处理时间序列数据的函数）查询 InfluxDB。
- 保留策略：InfluxDB 允许您定义保留策略，以确定数据在自动删除之前存储多长时间。这对于管理大容量时间序列数据的存储非常有用。
Apache Pinot 关键概念
- 段（Segment）：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（Table）：Pinot 中的表是段的集合。
- 控制器（Controller）：控制器管理元数据并协调数据摄取、查询执行和集群管理。
- 代理（Broker）：代理负责接收查询，将其路由到适当的服务器，并将结果返回给客户端。
- 服务器（Server）：服务器存储段并处理这些段上的查询。
InfluxDB 架构
从高层次来看，InfluxDB 的架构旨在优化时间序列数据的存储和查询性能。InfluxDB 的确切架构会因版本和部署 InfluxDB 的方式而略有不同。
InfluxDB 3.0 的架构可以分解为四个关键组件，这些组件几乎彼此独立运行，这使得 InfluxDB 在配置方面非常灵活。这些组件是数据摄取、数据查询、数据压缩和垃圾回收。数据通过摄取器以毫秒级延迟写入。数据查询器几乎可以立即查询这些数据，同时，压缩器在后台获取新写入的数据文件，并将它们合并为更大的文件，这些文件将发送到对象存储。垃圾回收器负责数据保留和空间回收，通过安排数据的软删除和硬删除。
InfluxDB 架构的关键部分是摄取和查询组件的分离，这使得每个组件都可以根据当前的写入和查询工作负载独立扩展。查询器能够无缝地从摄取器以及对象存储中提取最近写入的数据，这使得数据可以廉价存储，而不会增加查询延迟。
Apache Pinot 架构
Pinot 是一种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（Controller）、代理（Broker）和服务器（Server）。控制器管理元数据和集群操作，而代理处理查询路由，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。
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InfluxDB 功能
高性能存储和查询
InfluxDB 针对时间序列数据进行了优化，提供高性能的存储和查询功能。在存储方面，由于其解耦架构，InfluxDB 能够轻松扩展。对象存储用于持久化数据，查询节点可以独立扩展，以提高查询性能和容量。
与以前版本的 InfluxDB 相比，新发布的 InfluxDB 3.0 数据压缩效率提高了 4.5 倍，查询速度提高了 2.5-45 倍，具体取决于查询类型。
保留策略
InfluxDB 允许用户定义保留策略，该策略会在指定持续时间后自动删除数据点。此功能有助于管理数据存储成本，并确保仅保留相关数据。
数据压缩
InfluxDB 的存储引擎自动压缩磁盘上的数据，从而减少存储需求并提高查询性能。使用 InfluxDB 3.0，数据以 Parquet 文件格式存储，以获得更高的时序数据压缩率。
水平扩展和集群
InfluxDB 支持水平扩展和集群，允许用户跨多个节点分发数据，以提高性能和容错能力。
数据分层
InfluxDB 3.0 能够无缝地将数据从廉价的对象存储移动到更快的存储中，以实现低延迟查询，而无需昂贵的 SSD 或大量 RAM 利用率。这允许用户以更高的频率存储更长时间的数据，同时仍然节省存储成本。
Apache Pinot 功能
实时摄取
Pinot 支持从 Kafka 和其他流媒体源实时数据摄取，从而实现最新的分析。
可扩展性
Pinot 的分布式架构和分区功能支持水平扩展，以处理大型数据集和高查询负载。
低延迟查询处理
Pinot 的列式存储格式和各种性能优化允许对复杂查询进行近乎即时的响应。
InfluxDB 用例
监控和警报
InfluxDB 广泛用于监控和警报目的，因为它可以有效地存储和处理各种系统、应用程序和设备生成的时间序列数据。凭借其高性能查询引擎以及与 Grafana 等可视化工具的集成，用户可以创建实时仪表板并根据特定条件或阈值设置警报。
IoT 数据存储和分析
由于其高写入和查询性能，InfluxDB 是存储和分析传感器、设备和应用程序生成的 IoT 数据的理想选择。用户可以利用 InfluxDB 的可扩展性和保留策略来管理大量时间序列数据，并使用其强大的查询语言来深入了解 IoT 生态系统。
实时分析
InfluxDB 的性能和灵活性使其适用于实时分析用例，例如跟踪用户行为、监控应用程序性能和分析财务数据。凭借其对 InfluxQL 和 SQL 的支持，用户可以实时执行复杂的数据分析和聚合，从而使他们能够做出数据驱动的决策。
Apache Pinot 用例
实时分析
Pinot 旨在支持实时分析，使其适用于需要大规模数据最新洞察的用例，例如监控和警报系统、欺诈检测和推荐引擎。
广告技术和用户分析
Apache Pinot 经常用于广告技术和用户分析领域，在这些领域中，低延迟、高并发的分析对于理解用户行为、优化广告活动和个性化用户体验至关重要。
异常检测和监控
Pinot 的实时分析功能使其适用于异常检测和监控用例，使用户能够识别数据中不寻常的模式或趋势，并根据需要采取纠正措施。
InfluxDB 定价模型
InfluxDB 提供多种定价选项，包括免费的开源版本、基于云的产品以及用于本地部署的企业版
- InfluxDB Cloud Serverless：InfluxDB Cloud Serverless 是一种托管的、基于云的产品，采用按需付费的定价模型。它提供了额外的功能，例如监控、警报和数据可视化。InfluxDB Cloud 在所有主要云提供商中均可用。
- InfluxDB Cloud Dedicated - 这是一种托管云解决方案，可在专用硬件上为需要隔离或受益于能够指定和微调硬件配置的用例提供隔离的 InfluxDB 实例。
- InfluxDB Enterprise：具有企业功能的本地解决方案，用于安全性和支持集群及其他水平扩展选项。
- InfluxDB 开源软件：InfluxDB 的开源版本可免费使用，并提供数据库的核心功能。
Apache Pinot 定价模型
作为开源项目，Apache Pinot 可以免费使用。但是，组织在部署和管理 Pinot 集群时可能会产生与硬件、基础设施和支持相关的成本。没有与 Apache Pinot 本身相关的特定定价选项或部署模型。
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