在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，针对您的特定用例和数据模型，确定哪个数据库的优势最多、劣势最少是一个重要的决定。下面您将找到 Google BigQuery 和 ClickHouse 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Google BigQuery 和 ClickHouse 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，而不是针对所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是因为大量数据被写入以及访问这些数据的查询模式。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Google BigQuery 与 ClickHouse 对比细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
列式数据库 |
| 架构 | BigQuery 是由 Google Cloud Platform 提供的完全托管、无服务器的数据仓库。它专为高性能分析而设计，并利用 Google 的基础设施进行数据处理。BigQuery 使用列式存储格式进行快速查询，并支持标准 SQL。数据在 Google Cloud 区域内的多个可用区之间自动分片和复制。 |
ClickHouse 可以部署在本地、云端或作为托管服务。 |
| 许可证 | 闭源 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 商业分析、大规模数据处理、数据集成 |
实时分析、大数据处理、事件日志记录、监控、物联网、数据仓库 |
| 可扩展性 | 无服务器、PB 级数据仓库，可以处理海量数据，无需提前进行容量规划 |
水平可扩展，支持分布式查询处理和并行执行 |
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Google BigQuery 概览
Google BigQuery 是由 Google Cloud 开发的完全托管、无服务器的数据仓库和分析平台。BigQuery 于 2011 年推出，旨在处理大规模数据处理和查询，使用户能够实时分析海量数据集。BigQuery 专注于性能、可扩展性和易用性，适用于广泛的数据分析用例，包括商业智能、日志分析和机器学习。
ClickHouse 概览
ClickHouse 是一个开源列式数据库管理系统，专为高性能在线分析处理 (OLAP) 任务而设计。它由俄罗斯领先的科技公司 Yandex 开发。ClickHouse 以其实时处理大量数据的能力而闻名，可提供快速的查询性能和实时分析。其列式存储架构实现了高效的数据压缩和更快的查询执行，使其适用于大规模数据分析和商业智能应用。
Google BigQuery 用于时序数据
BigQuery 可以用于存储和分析时序数据，尽管它更侧重于传统的数据仓库用例。对于需要低延迟响应时间的用例，BigQuery 可能难以应对。
ClickHouse 用于时序数据
ClickHouse 可以有效地用于存储和分析时序数据，尽管它没有明确针对时序数据进行优化。虽然 ClickHouse 一旦摄取时序数据就可以非常快速地查询，但它在需要以较小批量摄取数据以便实时分析的极高写入场景中往往会遇到困难。
Google BigQuery 关键概念
与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括：
- 项目 (Projects)：BigQuery 中的项目代表资源的顶层容器，例如数据集、表和视图。
- 数据集 (Datasets)：数据集是 BigQuery 中表、视图和其他数据资源的容器。
- 表 (Tables)：表是 BigQuery 中的主要数据存储结构，由行和列组成。
- 模式 (Schema)：模式定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。
ClickHouse 关键概念
- 列式存储 (Columnar storage)：ClickHouse 以列式格式存储数据，这意味着每列的数据都单独存储。这实现了高效的压缩和更快的查询执行，因为在查询执行期间仅读取所需的列。
- 分布式处理 (Distributed processing)：ClickHouse 支持分布式处理，允许跨集群中的多个节点执行查询，从而提高查询性能和可扩展性。
- 数据复制 (Data replication)：ClickHouse 提供数据复制，确保在发生硬件故障或节点中断时的数据可用性和容错能力。
- 物化视图 (Materialized Views)：ClickHouse 支持物化视图，它是作为表存储的预计算查询结果。物化视图可以显着提高查询性能，因为它们允许通过避免重新计算每个查询的结果来更快地检索数据。
Google BigQuery 架构
Google BigQuery 的架构构建在 Google 的分布式基础设施之上，专为高性能和可扩展性而设计。BigQuery 的核心是使用名为 Capacitor 的列式存储格式，它可以实现高效的数据压缩和快速的查询性能。数据自动分区并分布在多个存储节点上，从而提供高可用性和容错能力。BigQuery 的无服务器架构自动为查询和数据存储分配资源，从而消除了用户管理基础设施或容量规划的需求。
ClickHouse 架构
ClickHouse 的架构旨在支持对大型数据集进行高性能分析。ClickHouse 以列式格式存储数据。这实现了高效的数据压缩和更快的查询执行，因为在查询执行期间仅读取所需的列。ClickHouse 还支持分布式处理，这允许跨集群中的多个节点执行查询。ClickHouse 使用 MergeTree 存储引擎作为其主要表引擎。MergeTree 专为高性能 OLAP 任务而设计，并支持数据复制、数据分区和索引。
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Google BigQuery 功能
列式存储
BigQuery 的列式存储格式 Capacitor 实现了高效的数据压缩和快速的查询性能，使其适用于大规模数据分析。
与 Google Cloud 集成
BigQuery 与其他 Google Cloud 服务（例如 Cloud Storage、Dataflow 和 Pub/Sub）无缝集成，从而可以轻松地从各种来源摄取、处理和分析数据。
机器学习集成
BigQuery ML 使用户可以直接在 BigQuery 中创建和部署机器学习模型，从而简化了构建和部署机器学习应用程序的过程。
ClickHouse 功能
实时分析
ClickHouse 专为实时分析而设计，可以低延迟处理大量数据，从而提供快速的查询性能和实时洞察。
数据压缩
ClickHouse 的列式存储格式实现了高效的数据压缩，从而减少了存储需求并提高了查询性能。
物化视图
ClickHouse 支持物化视图，它可以通过预计算并将查询结果存储为表来显着提高查询性能。
Google BigQuery 用例
商业智能和报告
BigQuery 广泛用于商业智能和报告，使用户能够分析大量数据并生成洞察以辅助决策。其快速的查询性能以及与流行的 BI 工具（如 Google Data Studio 和 Tableau）的无缝集成使其成为此用例的理想解决方案。
机器学习和预测分析
BigQuery ML 使用户可以直接在 BigQuery 中创建和部署机器学习模型，从而简化了构建和部署机器学习应用程序的过程。BigQuery 的快速查询性能和对大规模数据处理的支持使其适用于预测分析用例。
数据仓库和 ETL
BigQuery 的分布式架构和列式存储格式使其成为数据仓库和 ETL（提取、转换、加载）工作流程的绝佳选择。它与其他 Google Cloud 服务（如 Cloud Storage 和 Dataflow）的无缝集成简化了从各种来源摄取和处理数据的过程。
ClickHouse 用例
大规模数据分析
ClickHouse 的高性能查询引擎和列式存储格式使其适用于大规模数据分析和商业智能应用。
实时报告
ClickHouse 的实时分析功能使组织能够生成实时报告和仪表板，从而为决策提供最新的洞察。
日志和事件数据分析
ClickHouse 实时处理大量数据的能力使其成为日志和事件数据分析（例如分析 Web 服务器日志或应用程序事件）的合适选择。
Google BigQuery 定价模型
Google BigQuery 定价基于按需付费模式，成本由数据存储、查询和流式传输决定。BigQuery 定价主要有两个组成部分：
- 存储定价 (Storage Pricing)：存储成本基于 BigQuery 中存储的数据量。用户需要为活动存储和长期存储付费，长期存储对于不经常访问的数据提供折扣价。
- 查询定价 (Query Pricing)：查询成本基于查询期间处理的数据量。用户可以在按需定价（按每次查询处理的数据付费）或固定费率定价（为一定数量的查询容量提供固定的月度费用）之间进行选择。
ClickHouse 定价模型
ClickHouse 是一个开源数据库，可以部署在您自己的硬件上。ClickHouse 的开发人员最近还创建了 ClickHouse Cloud，这是一个用于部署 ClickHouse 的托管服务。
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