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大、缺点最少，是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Pinot 和 QuestDB 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 Apache Pinot 和 QuestDB 在涉及时间序列数据的工作负载方面的性能，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。这是由于写入的数据量很大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；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Apache Pinot 与 QuestDB 对比分析
 |
 |
|
| 数据库模型 | 列式数据库 |
时间序列数据库 |
| 架构 | Pinot 可以部署在本地、云端或使用托管服务 |
QuestDB 专为水平扩展而设计，使您能够跨多个节点分发数据和查询，从而提高性能和可用性。它可以根据您的基础设施需求和偏好，部署在本地、云端或作为混合解决方案。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 实时分析、OLAP、用户行为分析、点击流分析、广告技术、日志分析 |
监控、可观测性、物联网、实时分析、金融服务、高频交易 |
| 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 |
高性能，支持水平扩展和多线程 |
正在寻找最高效的入门方式？
无论您是寻求成本节约、降低管理开销还是开源，InfluxDB 都能为您提供帮助。
Apache Pinot 概览
Apache Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储，旨在以低延迟响应复杂的分析查询。它最初由 LinkedIn 开发，并于 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。它被多家大型组织使用，例如 LinkedIn、Microsoft 和 Uber。
QuestDB 概览
QuestDB 是一个开源关系型列式数据库，专为时间序列和事件数据而设计。它结合了高性能的摄取能力和 SQL 分析，使其成为管理和分析大量基于时间的数据的强大工具。QuestDB 解决了处理高吞吐量的挑战，并提供了一种通过 SQL 查询分析摄取数据的简单方法。它非常适合金融市场数据和应用程序指标等用例。
Apache Pinot 用于时间序列数据
Apache Pinot 由于其列式存储和实时摄取能力，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。
QuestDB 用于时间序列数据
QuestDB 在管理和分析时间序列数据方面表现出色。凭借其高性能的摄取能力，它可以处理高数据吞吐量，使其适用于实时数据摄取场景。QuestDB 针对时间序列的 SQL 扩展使用户能够执行实时分析并从其时间戳数据中获得有价值的见解。无论是金融市场数据还是应用程序指标，QuestDB 都通过其快速的 SQL 查询和操作简易性简化了摄取和分析时间序列数据的过程。
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。
QuestDB 关键概念
- 时间序列：QuestDB 专注于时间序列数据，该数据表示按时间索引的数据点。它经过优化，可以高效地存储和处理时间戳数据。
- 列式：QuestDB 采用列式存储格式，其中数据按列而不是按行组织和存储。这种格式可以实现高效的压缩和更快的查询性能。
- SQL 扩展：QuestDB 使用专门为时间序列数据量身定制的功能扩展了 SQL 语言。这些扩展有助于实时分析，并允许用户利用熟悉的 SQL 结构来查询基于时间的数据。
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 的列式存储格式可以实现高效的压缩和快速的查询处理。
QuestDB 架构
QuestDB 遵循混合架构，该架构结合了列式数据库和行式数据库的功能。它利用列式存储格式来实现高效的压缩和查询性能，同时保留了使用 SQL 功能处理关系数据的能力。QuestDB 支持 SQL 和类似 NoSQL 的功能，为用户在数据建模和查询方法方面提供了灵活性。该数据库由多个组件组成，包括摄取引擎、存储引擎和查询引擎，它们协同工作以确保高性能的数据摄取和检索。
免费时间序列数据库指南
获取对替代方案和选择关键要求的全面审查。
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瞬时的响应。
QuestDB 功能
高性能摄取
QuestDB 针对高吞吐量摄取进行了优化，允许用户以高速高效地摄取大量时间序列数据。
快速 SQL 查询
QuestDB 提供快速的 SQL 查询，用于分析时间序列数据。它使用时间序列特定功能扩展了 SQL 语言，以协助进行实时分析。
操作简易性
QuestDB 旨在通过操作简易性提供用户友好的体验。它支持使用流行的协议（例如 InfluxDB 行协议和 PostgreSQL 线协议）进行与模式无关的摄取。此外，REST API 可用于批量导入和导出，从而简化数据管理任务。
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见解的用例，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，低延迟、高并发分析对于了解用户行为、优化广告系列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。
QuestDB 用例
金融市场数据
QuestDB 非常适合管理和分析金融市场数据。其高性能的摄取和快速的 SQL 查询使得能够实时高效地处理和分析大量市场数据。
应用程序指标
QuestDB 可用于收集和分析应用程序指标。它处理高数据吞吐量并提供实时分析功能的能力使其适用于监控和分析性能指标、日志和其他应用程序相关数据。
物联网数据分析
QuestDB 的高性能摄取和时间序列分析功能使其成为分析物联网传感器数据的宝贵工具。
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。
QuestDB 定价模型
QuestDB 是一个在 Apache 2 许可证下发布的开源项目。它可以免费使用，无需任何许可费用。用户可以访问 GitHub 上的源代码，并在自己的基础设施上部署 QuestDB，而不会产生直接成本。QuestDB 还提供托管云服务。
免费开始使用 InfluxDB
InfluxDB Cloud 是开始存储和分析时间序列数据的最快方法。
