Doris 与 ClickHouse 的深度对比及选型建议

最新推荐文章于 2025-09-17 23:47:31 发布
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#数据库

博客对 Doris 和 ClickHouse 进行深度对比，并给出选型建议。Doris 和 ClickHouse 是数据库领域相关技术，了解它们的差异有助于在实际应用中做出合适选择。
MPP数据库选型指南：Doris与ClickHouse全方位对比
大模型大数据攻城狮的专栏
08-07 945
选定了数据库，性能调优就是让它跑得更快、更稳的“秘密武器”。Doris和ClickHouse就像两匹赛马，调优得当，能让它们在赛道上飞驰！下面我们分享两者的实用调优技巧，结合真实案例，帮你把性能发挥到极致。
万字详解：ClickHouse 与 Doris 技术选型对比分析
AI天才研究院
03-31 1111
ClickHouse 和 Doris 作为分析型数据库领域的佼佼者，各有优劣。ClickHouse 在查询性能和灵活性上表现突出，适合对实时性要求极高的场景；而 Doris 在高并发支持、易用性和生态系统上更具优势，适合复杂分析和湖仓一体需求。技术选型需结合具体业务场景、团队技能和资源条件综合考量。随着两者社区的持续迭代，未来在云原生和实时分析领域的竞争将更加激烈，用户可根据最新动态调整选型策略。对比维度ClickHouse架构设计。
Doris与ClickHouse 对比
zby384的博客
05-12 1325
相比较ClickHouse,Doris 是一款更容易使用且更容易维护的数据库。但是从查询支持的功能性以及极致的查询效率来看总体上时不如ClickHouse的。
Doris 与 Clickhouse 对比（一）
悦上心灵的博客
01-26 2585
常用引擎 Join方式 数据划分
Doris与Clickhouse分析
最新发布
code_fly
09-17 1034
Doris 采用 FE（前端）与 BE（后端）分离的 MPP 架构，FE 负责元数据管理和查询规划，BE 处理存储与计算，支持自动扩缩容和故障恢复。ClickHouse 的更新/删除为异步操作，依赖后台 Merge 任务，可能导致短暂数据不一致，如删除用户后查询仍显示旧数据。Doris 提供三种模型：明细模型（原始数据存储）、聚合模型（预聚合加速查询）、唯一模型（主键去重），支持频繁更新的业务场景。腾讯：Doris 替换 ClickHouse 后，存储成本降低 42%，开发效率提升 40%。
Doris和Clickhouse对比
认真学代码的shell
05-10 1286
Doris 和 ClickHouse 都是非常流行的分布式数据库系统，主要用于处理大规模数据分析任务。它们在底层架构、运行原理和使用场景上有显著的区别。
Doris 与 ClickHouse 的深度对比
u011250186的博客
01-31 4619
Doris 与 ClickHouse 的深度对比
Doris与ClickHouse的对比
m0_56861313的博客
05-08 3833
dorisck多主结构所有的写操作都发生在主 FE（例如，创建表，导入数据等），然后这些操作的元数据信息会从主 FE 复制到从 FE（通过 binlog 的方式），这样就能在各个 FE 之间保证一致性从节点可以接受读请求，实现集群的负载均衡observer节点作用与从节点类似，但是主挂之后不会升级成主节点所有节点平等，均可提供服务。分布式表中所有分片以及其副本均可支持查询和写入。数据之间借助zookeeper 节点通知机制进行同步。
《StarRocks、Doris、ClickHouse 深度对比：三大 OLAP 引擎的优劣与应用场景》
weixin_44519124的博客
08-27 1091
本文对比分析三大主流OLAP引擎：Apache Doris、StarRocks和ClickHouse。Doris适合中小企业快速构建数仓，易用性强；StarRocks在实时数仓和高并发查询场景表现优异；ClickHouse则以极致查询性能著称，是日志分析的首选。选型建议：中小规模BI选Doris，实时数仓选StarRocks，日志监控选ClickHouse。需根据数据规模、实时性需求和团队能力综合考量。
ClickHouse 与 Apache Doris 对比分析
AI天才研究院
04-27 305
ClickHouse 和 Apache Doris 都是面向分析型工作负载的列式数据库系统，但它们在设计理念和架构上有着根本差异。
Doris 安装部署、实际应用及优化实践：对比 ClickHouse 的深度解析
晴天彩虹雨的博客
04-12 2642
Apache Doris（原名 StarRocks）是一个现代化 MPP 架构的实时分析数据库，具备以下特点：高吞吐、低延迟的实时分析能力支持高并发、复杂聚合的 SQL 查询支持流批一体（Flink、Kafka、Spark）向量化执行引擎 + CBO 优化器对比维度DorisClickHouse架构MPP 架构，FE+BE 模式多副本复制 + 多分片数据更新支持 UPSERT（主键模型）不支持原地更新，仅支持批量 INSERT查询性能高并发 + 向量化单查询速度极快实时能力。
技术选型-DorisDB Vs ClickHouse Vs GreenPlum.pdf
04-15
OLAP技术选型，DorisDB Vs ClickHouse Vs GreenPlum，内容来自鼎⽯⼯程师-张恒，仅供学习收藏。
Doris与ClickHouse深度比较
技术人集结地
05-14 2212
Doris 和 ClickHouse 是两种主流的分布式数据库，核心架构、性能、数据模型和适用场景存在显著差异。Doris 采用 FE 与 BE 分离的 MPP 架构，支持自动扩缩容和实时数据一致性，适合高并发、实时更新的场景，如 BI 工具集成和湖仓一体架构。ClickHouse 则是去中心化架构，依赖 ZooKeeper 协调，单表查询和批量写入性能卓越，适合 PB 级日志分析和离线批处理。Doris 在复杂查询、SQL 兼容性和运维成本上更具优势，而 ClickHouse 在大规模单表查询和写入性能上
Clickhouse VS Doris 导入-并发-查询对比
qq_32020645的博客
07-14 1972
就单表来说，clickhouse导入性能比doris要好，因为单表clickhouse导入数据直接导入的是本地磁盘，对于分布式表，clickhouse和doris相比，clickhouse就没有本地表导入的优势，借助clickhouse进行数据排序，而doris 中有spark Load这种导入引擎，不占用doris集群进行数据导入，所以大量数据集导入，doris导入性能理论上比clickhouse要好(待测)。
Clickhouse与Doris的区别
xiaocaij_icai的博客
10-30 7162
支持集群的在线动态扩缩容，通过内置的SQL命令 alter system add/decomission backends 即可进行节点的扩缩容，数据均衡的粒度是tablet，每个tablet大概是数百兆，扩容后表的tablet会自动拷贝到新的BE节点，如果在线扩容，应该小批量去增加BE，避免过于剧烈导致集群不稳定。***扩容时需要部署新的节点，添加新分片和副本到配置文件中，并在新节点上创建元数据，如果是扩副本数据会自动均衡，如果是扩分片，需要手工去做均衡，或自研相关工具，让均衡自动进行。
OLAP数据库选型指南：Doris与ClickHouse的深入对比与分析
码到三十五
03-21 8332
Doris和ClickHouse都是优秀的数据处理和分析工具，具有出色的性能和功能。在选择时，需要根据实际需求进行性能测试、功能对比、易用性评估和社区支持考察。同时，还需要考虑具体的应用场景和数据特点，选择最适合的技术方案。
奈xue-P7架构师课程：RPC、消息队列与数据中台深度解析
它要求学员不仅能熟练运用各类中间件，更要理解其背后的设计哲学与实现细节，能够在复杂业务场景下做出合理的技术选型与架构决策。 此外，压缩包内包含“下载地址.txt”和“源码必读.txt”，表明课程配套有完整的...
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