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,为您的特定用例和数据模型决定哪个数据库的优势最多,缺点最少,是一项重要的决定。下面您将找到 MongoDB 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 MongoDB 和 Apache Pinot 在涉及 时序数据 的工作负载中的性能,而不是针对所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。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。
MongoDB 与 Apache Pinot 细分
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数据库模型 | 文档数据库 |
列式数据库 |
架构 | MongoDB 使用灵活的、类似 JSON 的文档模型来存储数据,这允许动态模式更改而无需停机。它支持即席查询、索引和实时聚合。MongoDB 可以部署为独立服务器、用于高可用性的副本集配置或用于水平扩展的分片集群。它也可以作为名为 MongoDB Atlas 的托管云服务使用,该服务提供自动化备份、监控和全球分发等附加功能。 |
Pinot 可以部署在本地、云端或使用托管服务 |
许可证 | 社区版的 SSPL,其他版本的商业许可证 |
Apache 2.0 |
用例 | 内容管理系统、移动应用程序、实时分析、物联网数据管理、电子商务平台 |
实时分析、OLAP、用户行为分析、点击流分析、广告技术、日志分析 |
可扩展性 | 水平可扩展,支持数据分片、复制和自动负载均衡 |
水平可扩展,支持用于高可用性和性能的分布式架构 |
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MongoDB 概述
MongoDB 是一个流行的开源 NoSQL 数据库,于 2009 年推出。MongoDB 旨在处理大量非结构化和半结构化数据,提供灵活的、无模式的数据模型、水平可扩展性和高性能。其易用性、基于 JSON 的文档存储以及对各种编程语言的支持促成了其在各个行业和应用程序中的广泛采用。
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。
MongoDB 用于时序数据
虽然 MongoDB 是一个通用 NoSQL 数据库,但它可用于存储和处理时序数据。MongoDB 灵活的数据模型允许轻松适应不断演变的时序数据结构,例如添加新指标或修改现有指标。MongoDB 提供对生存时间 (TTL) 索引的内置支持,该索引会在指定时间段后自动过期旧数据,使其适用于管理具有有限存储容量的大量时序数据。MongoDB 最近还为时序用例添加了自定义列式存储引擎和时序集合,旨在提高数据压缩和查询性能方面相对于默认 MongoDB 存储引擎的性能。
Apache Pinot 用于时序数据
Apache Pinot 由于其列式存储和实时摄取功能,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。
MongoDB 关键概念
MongoDB 的一些关键术语和概念包括
- 数据库:MongoDB 数据库是集合的容器,集合是相关文档的组。
- 集合:MongoDB 中的集合类似于关系数据库中的表,用于保存一组文档。
- 文档:MongoDB 中的文档是单个记录,以类似 JSON 的格式 BSON(二进制 JSON)存储。集合中的文档可以具有不同的结构。
- 字段:字段是文档中的键值对,类似于关系数据库中的属性或列。
- 索引:MongoDB 中的索引是一种数据结构,可提高集合中特定字段的查询性能。
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。
MongoDB 架构
MongoDB 的架构以其灵活的、基于文档的数据模型为中心。作为 NoSQL 数据库,MongoDB 支持无模式结构,这允许存储和查询各种数据类型,例如嵌套数组和文档。MongoDB 可以部署为独立服务器、副本集或分片集群。副本集通过自动故障转移和数据冗余提供高可用性,而分片集群通过基于分片键在多台服务器之间分配数据来实现水平扩展和负载均衡。
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压缩和快速查询处理。
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MongoDB 功能
灵活的数据模型
MongoDB 的无模式数据模型允许存储和查询各种数据类型,使其非常适合处理复杂和不断演变的数据结构。
高可用性
MongoDB 的副本集功能通过自动故障转移和数据冗余确保高可用性。
水平可扩展性
MongoDB 的分片集群架构实现了水平扩展和负载均衡,使其能够处理大规模数据处理和查询。
Apache Pinot 功能
实时摄取
Pinot 支持从 Kafka 和其他流式源实时数据摄取,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实现了水平扩展,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瞬时的响应。
MongoDB 用例
内容管理系统
MongoDB 灵活的数据模型使其成为内容管理系统的理想选择,内容管理系统通常需要能够存储和管理各种内容类型,例如文章、图像和视频。MongoDB 的无模式性质允许轻松适应不断变化的内容结构和要求。
物联网数据存储和分析
MongoDB 对大数据量和水平可扩展性的支持使其适用于存储和处理物联网设备生成的数据,例如传感器读数和设备日志。其高效索引和查询数据的能力允许对物联网设备进行实时分析和监控。
电子商务平台
MongoDB 的灵活性和性能特性使其成为电子商务平台的绝佳选择,在电子商务平台中,需要高效地存储和查询各种产品信息、客户数据和交易记录。灵活的数据模型使产品属性和客户偏好的更改能够轻松适应,而高可用性和可扩展性功能确保了流畅且响应迅速的用户体验。
Apache Pinot 用例
实时分析
Pinot 旨在支持实时分析,使其适用于需要对大规模数据进行最新洞察的用例,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 通常用于广告技术和用户分析领域,在这些领域中,低延迟、高并发分析对于了解用户行为、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的异常模式或趋势,并根据需要采取纠正措施。
MongoDB 定价模型
MongoDB 提供各种定价选项,包括免费的开源社区版和商业企业版,其中包括高级功能、管理工具和支持。MongoDB Inc. 还提供完全托管的云数据库即服务 MongoDB Atlas,采用按需付费定价模型,该模型基于存储、数据传输和计算资源。MongoDB Atlas 提供免费层,资源有限,供想要试用该服务而无需产生费用的用户使用。
Apache Pinot 定价模型
作为一个开源项目,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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