Apache Pinot 与 TimescaleDB

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，可对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。

TimescaleDB 概述

TimescaleDB 是一个构建于 PostgreSQL 之上的开源时序数据库。它的创建是为了解决管理时序数据（如可扩展性、查询性能和数据保留策略）的挑战。TimescaleDB 于 2017 年首次发布，此后因其 PostgreSQL 兼容性、性能优化和灵活的数据保留策略而成为存储和分析时序数据的热门选择。

Apache Pinot 用于时序数据

由于其列式存储和实时摄取功能，Apache Pinot 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。

TimescaleDB 用于时序数据

TimescaleDB 专为时序数据而设计，使其成为存储和查询此类数据的自然选择。它为时序数据管理提供了多项优势，例如水平可扩展性、列式存储和保留策略支持。但是，TimescaleDB 可能不是所有时序用例的最佳选择。例如，如果应用程序需要非常高的写入吞吐量或实时分析，则 InfluxDB 等其他专用时序数据库可能更适合。

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。
• Broker（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。
• Server（Server）：Server 存储段并处理这些段上的查询。

TimescaleDB 关键概念

• 超级表（Hypertable）：超级表是一个分布式表，它按时间和可能的其他维度（例如设备 ID 或位置）进行分区。它是 TimescaleDB 中存储时序数据的主要抽象，旨在跨多个节点水平扩展。
• 块（Chunk）：块是超级表的分区，包含超级表数据的子集。块由 TimescaleDB 根据指定的时间间隔自动创建，并且可以单独压缩、索引和备份，以获得更好的性能和数据管理。
• 分布式超级表（Distributed Hypertables）：对于大规模部署，TimescaleDB 支持分布式超级表，它跨多个节点分区数据，以提高查询性能和容错能力。

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）、Broker（Broker）和 Server（Server）。控制器管理元数据和集群操作，而 Broker 处理查询路由，Server 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。

TimescaleDB 架构

TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 之上的扩展，继承了其关系数据模型和 SQL 支持。但是，TimescaleDB 使用自定义数据结构和针对时序数据的优化（例如超级表和块）扩展了 PostgreSQL。