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，针对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，是一项重要的决策。下面您将找到 Apache Pinot 和 StarRocks 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对比。
本文的主要目的是比较 Apache Pinot 和 StarRocks 在涉及时序数据的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据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 StarRocks 细分
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
数据仓库 |
| 架构 | Pinot 可以部署在本地、云端或使用托管服务 |
StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和要求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
| 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 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 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 |
水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
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Apache Pinot 概述
Apache Pinot 是一款实时分布式 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，可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。
StarRocks 概述
StarRocks 是一款开源高性能分析型数据仓库，支持实时、多维和高并发数据分析。它采用 MPP（大规模并行处理）架构，配备了全向量化执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
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 等流式数据源摄取数据的能力确保了时序数据可以在生成时进行分析，此外还提供了批量摄取数据的选项。
StarRocks 用于时序数据
StarRocks 主要专注于数据仓库工作负载，但也可用于时序数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
Apache Pinot 关键概念
- 段：段是 Pinot 中数据存储的基本单位。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，将其路由到相应的服务器，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。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构：StarRocks 采用 MPP 架构，该架构支持并行处理和分布式查询执行，从而实现高性能和可扩展性。
- 向量化执行引擎：StarRocks 采用全向量化执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据）指令批量处理数据，从而优化查询性能。
- 列式存储引擎：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，这通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (CBO)：StarRocks 包含完全自定义的基于成本的优化器，该优化器评估不同的查询执行计划，并根据估计成本选择最有效的计划。
- 物化视图：StarRocks 支持智能物化视图，这些视图是数据的预计算摘要，通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。
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、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。
StarRocks 架构
StarRocks 的架构包括全向量化执行引擎和列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还结合了基于成本的优化器和物化视图等功能，以优化查询性能。StarRocks 支持从各种来源实时和批量数据摄取，并支持直接分析存储在数据湖中的数据，而无需数据迁移
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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措施可为复杂查询提供近乎瞬时的响应。
StarRocks 功能
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和角度探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高水平的并发，允许多个用户同时执行查询。
物化视图
StarRocks 支持物化视图，该视图提供数据的预计算摘要，以获得更快的查询性能。
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 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，并在需要时采取纠正措施。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要分析到达的数据，使他们能够做出及时且数据驱动的决策。
Ad-Hoc 查询
凭借其高性能和高并发数据分析能力，StarRocks 是 Ad-Hoc 查询的理想选择，允许用户交互式地探索和分析数据。
数据湖分析
StarRocks 支持直接从数据湖分析数据，而无需数据迁移。这使其成为利用数据湖进行存储和分析的组织的宝贵工具。
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。
StarRocks 定价模型
StarRocks 可以使用开源项目部署在您自己的硬件上。还有许多商业供应商提供托管服务，以便在云端运行 StarRocks。
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