cassandra - 德鲁伊能取代 Cassandra 吗？

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我不禁想到，Cassandra 比 Druid 可以有效地提供服务的用例并不多。作为时间序列存储或键值，可以在 Druid 中编写查询以提取需要的数据。
论据 here比 Cassandra 更能证明德鲁伊的正当性。

除了 Cassandra 中的 Fast writes 之外，还有其他的吗？ Esp 考虑到 Druid 的实时聚合/和查询功能，它是否不超过 Cassandra。

对于一个可以回答的更直接的问题 - Druid 是否提供了与 Cassandra 相同的功能超集，并且立即使用德鲁伊不是更好吗？对于所有用例？

Answer 1

For a more straight question that can be answered - doesnt Druid provide a superset of features as comapred to Cassandra and wouldn't one be better off in using druid rightaway? For all use cases?

完全没有，它们没有可比性。我们在这里谈论两种截然不同的技术。简单的方法是将 Cassandra 视为分布式存储解决方案，但 Druid 是分布式聚合器(即一个很棒的类似开源 OLAP 的工具 (:))。在我看来，您所指的帖子在某种意义上有点误导它比较了数据挖掘领域的两个项目，这不是 cassandra 的重点。

Druid 根本不擅长点查找。它喜欢时间序列，它的分区主要基于基于日期的段(例如，每小时/每月等可以根据大小进一步分片的段)。

Druid 根据预先定义的聚合器预先聚合您的数据——这些聚合器是数字(例如，将您网站中的点击事件数量与每日粒度相加等)。如果你想从一个字符串中存储一个键查找来表示另一个字符串或一个确切的数字，德鲁伊是他/她可以寻找的最糟糕的解决方案。