本文介紹Lindorm與其他開來源資料庫的區別。
背景資訊
Lindorm相容HBase、S3、TSDB、HDFS、Solr等多種標準介面，支援寬表、時序、對象、文本、隊列、空間等多種資料模型，適用於日誌、賬單、標籤等多種資料的儲存及分析，具有高效能、低成本等特點。
本文從核心功能、效能、成本等方面，將Lindorm與開源HBase、OpenTSDB、開源Elasticsearch、開源Solr和開源HDFS進行了對比，協助您進一步瞭解Lindorm與其他資料庫產品的區別以及Lindorm在各方面的優勢。
特性對比
Lindorm VS 開源HBase
Lindorm寬表引擎是面向海量半結構化、結構化資料設計的分布式儲存，相容HBase、Phoenix(SQL)等開源標準介面，下表介紹Lindorm與開源HBase的區別。
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特性 |
雲原生多模資料庫Lindorm |
開源HBase |
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核心功能 |
資料模型 |
支援寬表、時序、搜尋、檔案等多種資料模型，並且寬表支援多端、多API。 |
僅寬表 |
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訪問API |
包括HBase API、Phoenix SQL，並且多端資料互連。 |
HBase API或Phoenix SQL |
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SQL |
JDBC標準，相容Phoenix，具備更好的穩定性與效能。 |
依賴外部Phoenix支援 |
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資料類型 |
豐富。詳情請參見資料類型。 |
只支援byte[] |
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TTL |
企業級TTL，支援表、行、Cell等多種粒度。 |
支援表和Cell級 |
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強一致 |
支援強一致、最終一致等多一致性等級。 |
支援 |
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全域二級索引 |
內建，查詢透明、高效能、按需冗餘非索引列。 |
依賴外部組件，複雜 |
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多維檢索 |
與搜尋引擎LindormSearch智能整合，支援海量資料的儲存、多維查詢、全文檢索索引等統一訪問能力，詳情請參見搜尋索引介紹。 |
不支援 |
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效能 |
吞吐效能 |
單機吞吐是開源HBase的7倍，詳情請參見測試結果分析。 |
無 |
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請求毛刺 |
P99延遲是開源HBase的1/10，詳情請參見測試結果分析。 |
請求毛刺頻繁 |
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成本 |
儲存成本 |
支援效能型、標準型、容量型等多種儲存規格，成本比雲端硬碟自建低80%。 |
雲端式盤、本地碟自建，成本高且不彈性 |
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儲存與計算分離 |
是，儲存和計算分別支援伸縮。 |
否 |
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資料壓縮 |
內建深度最佳化的壓縮演算法，資料壓縮率高達10:1以上，相比snappy提高50%以上。 |
支援snappy/LZ4/LZO，壓縮率不高 |
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編碼 |
面向資料類型的自適應編碼，壓縮率高，並且無需解碼，即可快速尋找。 |
支援DIFF，壓縮效果一般，並且編碼後的資料無法檢索 |
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冷熱分離 |
冷熱資料自動分層，其中冷資料使用高壓縮和高性價比儲存，減少80%成本，熱資料可提升訪問效能15%，詳情請參見冷熱分離介紹。 |
不支援 |
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擴充性與彈性 |
最小規模 |
不涉及。 |
至少3個節點 |
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擴充性 |
強，支援水平伸縮至幾千節點。 |
強，支援水平伸縮至幾千節點 |
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可靠性 |
主備雙活 |
支援自動容災切換、雙叢集請求並發等進階能力，支援與自建HBase構建混合主備。 |
無產品化能力，不支援切換 |
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跨機房強一致 |
跨機房部署，支援機房級故障的自動回復，並保證資料的強一致。 |
不支援 |
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備份恢複 |
支援100TB+規模的資料備份至OSS，並提供與規模無關的RTO（小於30分鐘）、按需備份、指定時間點恢複等進階能力，詳情請參見開通備份恢複。 |
支援，能力弱 |
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全球多活 |
支援，全球多地多單元部署，資料按需同步。 |
不支援 |
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多租戶與安全 |
認證與ACL |
支援易用的帳號密碼認證+ACL，使用請參見系統管理使用者。 |
不支援 |
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資源隔離 |
提供資源群組特性，支援租戶間的資源物理隔離。 |
不支援 |
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Quota |
支援租戶的全域Quota，包括請求、儲存等。 |
不支援多租戶 |
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靜態加密 |
支援，密匙KMS託管，資料和Log全加密。 |
支援，較弱 |
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RPC黑名單 |
支援，可限制RPC調用。 |
不支援 |
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審計 |
暫不支援。 |
不支援 |
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進階特性 |
表資源回收筒 |
資料表被刪除後進入資源回收筒，支援找回，防止誤刪。 |
不支援 |
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級聯Split |
Region可以連續Split，無需等待Compaction，可大幅提升擴充和負載平衡能力。 |
不支援 |
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離散TTL |
支援保留多個時間區段的資料。 |
不支援 |
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營運診斷 |
營運工具 |
介面化叢集管理工具，支援表，Namespace，Group，ACL等管理，請參見登入叢集管理系統。 |
HBase Shell |
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資料查詢 |
叢集管理系統內支援圖形化SQL互動查詢，請參見資料查詢，也支援使用開源工具HBase Shell/CQLsh。 |
HBase Shell |
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生態體系 |
資料搬遷 |
支援與HBase各個版本之間的線上、跨版本、自動化、高效搬遷，應用零影響、零改造，請參見LTS（原BDS）服務介紹。 |
只能離線遷移 |
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MySQL資料同步 |
通過LTS（原BDS），支援MySQL資料到Lindorm的全量匯入和增量同步處理。 |
自己用工具，不支援線上增量 |
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Spark分析 |
產品化深度整合，支援將Lindorm資料增量同步處理到Spark、通過Spark SQL分析Lindorm、分析結果離線迴流到Lindorm等。 |
無最佳化，Data Integration需要較大開發 |
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MaxCompute |
產品化整合，支援Lindorm資料增量歸檔到MC。 |
Data Integration需要較大開發 |
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Log Service（SLS） |
通過LTS（原BDS）服務介紹，支援即時訂閱SLS資料到Lindorm。 |
Data Integration需要較大開發 |
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服務能力 |
可用性SLA |
提供SLA保障，單可用性區域執行個體99.95%，多可用性區域執行個體99.975%。 |
無 |
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營運成本 |
全託管，無需複雜的資料庫營運投入。 |
營運成本高 |
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技術團隊 |
由多名Apache社區PMC和Committer組成的專家隊伍提供技術服務支援。 |
無 |
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實踐經驗 |
通過上萬台的部署，支援9年天貓雙十一。 |
無 |
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Lindorm VS OpenTSDB
Lindorm時序引擎是一款高效能、低成本、穩定可靠的線上時序資料庫引擎服務，提供高效讀寫、高壓縮比儲存、時序資料彙總計算等能力。時序引擎高度相容OpenTSDB協議，採用自研的索引，資料模型，流式彙總等技術手段提供更強大的時序能力。下表介紹Lindorm時序引擎和OpenTSDB的區別。
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特性 |
Lindorm時序引擎 |
OpenTSDB |
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營運管控 |
服務可用性 |
99.9% |
需自行保障，自行搭建叢集，自建組件依賴 |
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資料可靠性 |
99.9999% |
需自行保障，自行搭建叢集，自建組件依賴 |
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軟硬體投入 |
無軟硬體投入，按需付費 |
資料庫伺服器成本相對較高 |
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維護成本 |
託管服務 |
需招聘專職TSDB DBA人員來維護，人力成本高 |
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部署擴容 |
即時開通，快速部署，彈性擴容 |
需硬體採購、機房託管、機器部署等工作，周期較長 |
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相依元件 |
零營運 |
依賴AysncHBase、HBase等，營運成本高 |
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配置調優參數 |
預設參數採用最佳實務 |
SALT、串連數，同步刷盤參數，Compaction等 |
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建表語句 |
建表語句託管，使用者透明 |
需要營運人員靜態建表語句 |
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監控警示體系 |
完整的自監控鏈路 |
依賴外部搭建 |
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功能 |
資料模型 |
同時支援多值模型和單值模型 |
僅支援單值模型 |
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SDK |
Java SDK |
開源SDK不支援查詢 |
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資料類型多樣性 |
支援數值、布爾、字串等多種資料類型 |
支援數實值型別 |
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SQL查詢能力 |
支援SQL的分析查詢 |
不支援 |
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中文支援 |
支援英文字元和中文字元 |
僅支援英文字元 |
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單一維度（tags可選擇） |
tags是選擇性參數 |
tags是必選參數 |
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TagKey個數 |
可支援16個 |
最多8個 |
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整合能力 |
同Flink，物聯網平台無縫對接，生態豐富 |
開源產品，與雲產品整合能力弱 |
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儲存成本 |
資料壓縮 |
時序領域專用壓縮，壓縮率高 |
通用壓縮，壓縮率低 |
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穩定性 |
資料讀取 |
讀寫線程池分離，易於管理串連，讀寫穩定 |
讀寫耦合，容易造成串連數耗盡，讀寫失敗機率大 |
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彙總器 |
流式彙總，記憶體管理粒度細，可控性強 |
記憶體物化彙總，容易造記憶體OOM |
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Lindorm VS 開源Elasticsearch VS 開源Solr
Lindorm搜尋引擎是面向海量資料設計的分布式搜尋儲存，相容開源Solr標準介面，下表介紹Lindorm搜尋引擎和開源Elasticsearch、開源Solr的區別。
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特性 |
Lindorm搜尋引擎 |
開源Elasticsearch |
開源Solr |
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核心功能 |
資料模型 |
支援寬表、時序、搜尋、檔案等多種，並且搜尋可以無縫作為其他引擎的索引儲存。 |
僅搜尋 |
僅搜尋 |
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訪問API |
包括Phoenix SQL、Solr API。 |
ES API |
Solr API |
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TTL |
企業級TTL，支援表、行等多種粒度。 |
只支援表級 |
只支援表級 |
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儲存檢索統一訪問 |
與Lindorm寬表、時序引擎無縫融合，形成多模統一儲存檢索能力。 |
無 |
無 |
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效能成本 |
吞吐效能 |
單機吞吐是開源Solr的130%~200%。 |
無 |
無 |
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儲存成本 |
支援效能型、標準型、容量型等多種儲存規格，最低成本比雲端硬碟自建低80%。 |
雲端式盤、本地碟自建，成本高且不彈性 |
雲端式盤、本地碟自建，成本高且不彈性 |
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儲存與計算分離 |
是，儲存和計算各自獨立伸縮。 |
否 |
否 |
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資料壓縮 |
內建深度最佳化的壓縮演算法，資料壓縮率高達10:1以上，相比snappy提高50%以上。 |
無 |
無 |
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冷熱分離 |
基於時間屬性，資料自動分表，其中冷資料使用高壓縮和高性價比儲存，減少成本，熱資料提升訪問效能。 |
不支援 |
不支援 |
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彈性 |
儲存空間彈性 |
強，存計分離，一鍵擴容，儲存秒級生效，計算分鐘級生效。 |
弱，擴容需要搬遷資料，小時級 |
弱，擴容需要搬遷資料，小時級 |
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一寫多讀 |
資料分區支援一寫多讀，讀副本水平線上擴充，秒級生效。 |
支援，但增加讀副本需要搬資料，小時級生效 |
支援，但增加讀副本需要搬資料，小時級生效 |
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生態體系 |
資料搬遷 |
支援Solr/ES叢集資料的線上、自動化、高效搬遷到Lindorm，應用零影響、零改造，請參見LTS（原BDS）服務介紹。 |
只能離線遷移 |
只能離線遷移 |
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MySQL資料同步 |
通過LTS（原BDS）服務介紹，支援MySQL資料到Lindorm的全量匯入和增量同步處理。 |
自己用工具，不支援線上增量 |
自己用工具，不支援線上增量 |
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Spark分析 |
產品化深度整合，支援Spark SQL分析Lindorm、Lindorm資料增量同步處理到Spark，離線分析結果迴流到Lindorm等。 |
無最佳化，Data Integration需要較大開發 |
無最佳化，Data Integration需要較大開發 |
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Log Service |
通過LTS（原BDS）服務介紹，支援即時訂閱SLS資料到Lindorm。 |
Data Integration需要較大開發 |
Data Integration需要較大開發 |
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服務能力 |
可用性SLA |
提供SLA保障，單可用性區域執行個體99.95%，多可用性區域執行個體99.975%。 |
無 |
無 |
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營運成本 |
全託管，無需複雜的資料庫營運投入。 |
無 |
無 |
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技術團隊 |
由多名Apache社區PMC&Committer組成的專家隊伍提供技術服務支援。 |
無 |
無 |
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實踐經驗 |
支援9年天貓雙十一，阿里部署上萬台。 |
無 |
無 |
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Lindorm VS 開源HDFS
Lindorm檔案引擎是一個雲原生的檔案儲存體服務，相容開源HDFS協議，下表介紹Lindorm檔案引擎和開源HDFS的區別。
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特性 |
Lindorm檔案引擎 |
開源HDFS |
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功能定位 |
Distributed File System |
Distributed File System |
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HDFS相容性 |
HDFS通訊協定 |
支援 |
支援 |
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基礎讀寫介面 |
完整支援 |
完整支援 |
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進階管理介面 |
完整支援 |
完整支援 |
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成本 |
儲存單價（實際費用以購買頁面為準） |
最低0.019美元/GB/月 |
最低0.023美元/GB/月 |
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儲存空間彈性 |
線上平滑伸縮 |
起步門檻高，擴容步長大 |
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儲存與計算分離 |
支援，與計算引擎分離，獨自伸縮 |
不支援，與計算引擎混合部署 |
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冷熱儲存 |
多級儲存，智能轉存 |
不支援 |
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擴充性 |
節點數 |
無 |
0~1000 |
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儲存量 |
0~1 EB |
0~10 PB |
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檔案數 |
千億級 |
千萬級 |
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生態 |
開源巨量資料生態Hadoop/Spark等、阿里雲資料生態 |
開源巨量資料生態Hadoop/Spark等 |
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易用性 |
免營運，維護簡單 |
具狀態服務，維護較複雜 |
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