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,劣势最小是一个重要的决定。下面您将找到 Apache Pinot 和 Redis 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 Redis 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和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 Redis 细分


 
数据库模型

列式数据库

内存数据库

架构

Pinot 可以部署在本地、云端或使用托管服务

Redis 可以部署在本地、云端或作为托管服务

许可证

Apache 2.0

BSD 3

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

缓存、消息代理、实时分析、会话存储、地理空间数据处理

可扩展性

水平可扩展,支持分布式架构以实现高可用性和性能

通过分区和集群水平可扩展,支持数据复制

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

Redis 概览

Redis,即 Remote Dictionary Server 的缩写,是一个开源的内存数据结构存储,可用作数据库、缓存和消息代理。它由 Salvatore Sanfilippo 于 2009 年创建,并因其高性能和灵活性而广受欢迎。Redis 支持各种数据结构,例如字符串、哈希、列表、集合、带有范围查询的排序集合、位图、超日志以及带有半径查询的地理空间索引。


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,此外还具有批量摄取数据的选项。

Redis 用于时序数据

Redis 有一个专门用于处理时序数据的模块,称为 RedisTimeSeries。RedisTimeSeries 提供诸如降采样、数据保留策略以及 Redis 中时序数据的专用查询等功能。作为一个内存数据库,Redis 在读取和写入时序数据方面将非常快,但由于 RAM 的成本相对于磁盘而言较高,因此使用 Redis 可能会变得昂贵,具体取决于数据集的大小。如果您的用例不需要极快的响应时间,您可以选择更传统的时序数据库来节省成本。


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,将查询路由到相应的服务器,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。

Redis 关键概念

  • 内存存储(In-memory store):Redis 将数据存储在内存中,与基于磁盘的数据库相比,这允许更快的数据访问和操作。
  • 数据结构(Data structures):Redis 支持广泛的数据结构,包括字符串、哈希、列表、集合等,这为数据建模和存储方式提供了灵活性。
  • 持久化(Persistence):Redis 提供可选的数据持久化,允许定期将数据保存到磁盘或写入日志以提高持久性。
  • 发布/订阅(Pub/Sub):Redis 提供发布/订阅消息传递系统,无需集中式消息代理即可实现客户端之间的实时通信。


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 数据库的特性。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。

Redis 架构

Redis 是一个 NoSQL 数据库,它使用键值数据模型,其中每个键都与一个值关联,该值存储为 Redis 支持的数据结构之一。该数据库是单线程的,这简化了其内部架构并减少了争用。Redis 可以部署为独立服务器、集群或主从复制设置,以实现可扩展性和高可用性。Redis 集群模式自动跨多个节点分片数据,从而提供数据分区和容错能力。

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Apache Pinot 功能

实时摄取

Pinot 支持从 Kafka 和其他流式来源实时数据摄取,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做出近乎即时的响应。

Redis 功能

原子性

Redis 支持对复杂数据类型的原子操作,使开发人员能够执行强大的操作,而无需担心竞争条件或其他并发处理问题。

广泛的数据结构支持

Redis 支持一系列数据结构,例如列表、集合、排序集合、哈希、位图、超日志和地理空间索引。这种灵活性使开发人员能够通过使用针对其数据性能特征优化的数据结构,将 Redis 用于各种任务。

发布/订阅消息传递

Redis 提供发布/订阅消息传递系统,用于客户端之间的实时通信。

Lua 脚本

开发人员可以在 Redis 服务器中运行 Lua 脚本,从而可以在服务器本身中原子地执行复杂的操作,从而减少网络往返次数。


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 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的异常模式或趋势,并根据需要采取纠正措施。

Redis 用例

缓存

Redis 通常用作缓存来存储频繁访问的数据,并减少其他数据库或服务的负载,从而提高应用程序性能并降低延迟。

任务队列

Redis 可用于实现任务队列,这对于管理需要更长时间处理且应异步执行的任务非常有用。这在 Web 应用程序中尤其常见,在 Web 应用程序中,后台任务可以独立于请求/响应周期进行处理

实时分析和机器学习

Redis 的高性能和低延迟数据访问使其适用于实时分析和机器学习应用,例如处理流数据、媒体流和处理时序数据。这可以通过使用 Redis 的数据结构和功能来实现,例如排序集合、时间戳和发布/订阅消息传递。


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。

Redis 定价模型

Redis 是开源软件,这意味着它可以免费部署并在您自己的基础设施上使用。但是,也有可用的托管 Redis 服务,例如 Redis Enterprise,它们提供额外的功能、支持和易于部署。这些服务的定价通常取决于实例大小、数据存储和数据传输等因素。