ClickHouse和Doris怎么选型

 

ClickHouse和Doris怎么选型?超详细指南来啦!

宝子们,在如今这个数据驱动的时代,选择一个合适的数据库对于我们的业务发展至关重要。ClickHouse和Doris作为两款备受关注的分析型数据库,都有着各自独特的优势和适用场景。那么,究竟该如何在它们之间做出选型呢?别着急,今天咱就来好好唠唠这个事儿,帮你理清思路,做出最适合自己的选择!

一、了解ClickHouse和Doris的基本特性

1. ClickHouse:列式存储的高性能分析利器

ClickHouse是一个面向联机分析处理(OLAP)的列式数据库管理系统。它的核心优势在于列式存储和并行计算能力。

• 列式存储的好处:想象一下,你有一堆书(数据),传统的行式存储就像是把每本书都整整齐齐地排成一排(按行存储),当你只想知道某一类书(某一列数据)的信息时,还得一本一本去看。而列式存储呢,是把同一类的书都放在一个专门的书架上(按列存储),这样当你需要查找某一类书的信息时,直接去对应的书架拿就好了,大大提高了查询效率。比如说,在分析电商平台的用户购买数据时,如果你想统计所有用户的购买金额,使用列式存储的ClickHouse就可以快速定位到“购买金额”这一列数据,不用像行式存储那样逐行遍历,速度自然就快多了。

• 并行计算的魔力:ClickHouse的并行计算能力就像是一群超级英雄一起干活。当处理大规模数据时,它可以把任务分解成多个小任务,让多个计算节点同时进行处理,最后再把结果合并起来。这就好比是盖房子,一个人盖可能要花很长时间,但是如果有很多人一起分工合作,效率就会大大提高。

2. Doris:MPP架构的高效数据处理专家

Doris是一款基于MPP(大规模并行处理)架构的分析型数据库。它强调的是数据的分布式存储和并行计算,以及高效的查询执行引擎。

• MPP架构的优势:Doris的MPP架构就像是一个分工明确的军团。每个节点都有自己独立的计算和存储能力,它们可以并行地处理数据。比

在进行 ClickHouse Elasticsearch 的选型时,可从多个方面进行对比分析: - **功能特性方面**:ClickHouse 是俄罗斯搜索巨头 Yandex 开发的完全列式存储计算的分析型数据库,在 OLAP 领域热门,国内互联网大厂有大规模使用;Elasticsearch 是近实时的分布式搜索分析引擎,底层存储完全构建在 Lucene 之上,可扩展 Lucene 的单机搜索能力,使其具备分布式搜索分析能力 [^4]。 - **应用场景方面**:对于全文搜索场景,Elasticsearch 优势明显;对于系统吞吐量大且更新不频繁的场景,可考虑 ClickHouse;而 Doris 在读写方面有不错的平衡,但在全文检索能力上,其 2.0 版本新特性是否能达到 Elasticsearch 水平有待商榷 [^1]。 - **性能方面**:一些基本查询的测试结果显示,Clickhouse 在这些基本场景表现优秀,性能优于 Elasticsearch,这也是很多公司从 ES 切换到 Clickhouse 的原因 [^2]。 - **存储空间方面**:同等数据量情况下,Elasticsearch 使用的存储空间是 Clickhouse 的 3 - 10 倍,平均为 6 倍 [^3]。 - **开发维护方面**:综合学习、开发、测试、维护等方面,Clickhouse 比 Elasticsearch 更友好 [^3]。 选型方法可根据实际业务需求来定。若业务以全文搜索为主,需要强大的搜索分析能力,可优先选择 Elasticsearch;若业务场景是系统吞吐量大且数据更新不频繁,注重数据分析处理性能,同时希望在开发维护上更便捷,ClickHouse 是更好的选择。 ```python # 示例代码,仅为示意,实际选型需根据具体业务情况 def select_database(full_text_search, high_throughput, infrequent_update): if full_text_search: return "Elasticsearch" elif high_throughput and infrequent_update: return "ClickHouse" else: return "需要进一步评估" # 假设业务需求为全文搜索 print(select_database(True, False, False)) ```
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