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，决定哪个数据库具有最多的优势和最少的缺点是一项重要的决策。下面您将找到 ClickHouse 和 Apache Doris 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 ClickHouse 和 Apache Doris 在涉及时序数据的工作负载中的性能，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。这是由于正在写入的大量数据以及访问该数据的查询模式。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。
ClickHouse 与 Apache Doris 细分
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
数据仓库 |
| 架构 | ClickHouse 可以部署在本地、云端或作为托管服务。 |
Doris 可以部署在本地或云端，并且兼容各种数据格式，例如 Parquet、ORC 和 JSON。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 实时分析、大数据处理、事件日志记录、监控、物联网、数据仓库 |
交互式分析、数据仓库、实时数据分析、报告、仪表板 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持分布式查询处理和并行执行 |
具有分布式存储和计算的水平可扩展性 |
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ClickHouse 概述
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。
Apache Doris 概述
Apache Doris 是一个基于 MPP 的交互式 SQL 数据仓库系统，专为报告和分析而设计。它以其高性能、实时分析能力和易用性而闻名。Apache Doris 集成了 Google Mesa 和 Apache Impala 的技术。与其他基于 SQL-on-Hadoop 的系统不同，Doris 被设计为一个简单且紧密集成的系统，不依赖于外部依赖项。它旨在为数据仓库和分析提供简化的高效解决方案。
ClickHouse 用于时序数据
ClickHouse 可以有效地用于存储和分析时序数据，尽管它并非专门针对时序数据的工作进行优化。虽然 ClickHouse 可以在摄取后非常快速地查询时序数据，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。
Apache Doris 用于时序数据
Apache Doris 可以有效地用于时序数据，以进行实时分析和报告。凭借其高性能和亚秒级响应时间，Doris 可以处理海量的时间戳数据并提供及时的查询结果。它支持高并发点查询场景和高吞吐量复杂分析场景，使其适用于分析具有不同复杂程度的时序数据。
ClickHouse 关键概念
- 列式存储：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：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：ClickHouse 提供数据复制，确保在硬件故障或节点中断的情况下数据的可用性和容错能力。
- 物化视图：ClickHouse 支持物化视图，它是作为表存储的预计算查询结果。物化视图可以显著提高查询性能，因为它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。
Apache Doris 关键概念
- MPP（大规模并行处理）：Apache Doris 利用 MPP 架构，该架构允许它将数据处理分布在多个节点上，从而实现并行执行和可扩展性。
- SQL：Apache Doris 支持 SQL 作为查询语言，为数据分析和报告提供了一个熟悉且强大的界面。
- 点查询：点查询是指从数据库检索特定的数据点或少量数据子集。
- 复杂分析：Apache Doris 可以处理涉及处理大量数据并执行高级计算和聚合的复杂分析场景。
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。
Apache Doris 架构
Apache Doris 基于 MPP 架构，使其能够将数据和处理分布在多个节点上以进行并行执行。它是一个独立的系统，不依赖于其他系统或框架。Apache Doris 结合了 Google Mesa 和 Apache Impala 的技术，为数据仓库和分析提供了一个简单且紧密集成的系统。它利用 SQL 作为查询语言，并支持高效的数据处理和查询优化技术，以确保高性能和可扩展性。
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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，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，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著提高查询性能。
Apache Doris 功能
高性能
Apache Doris 专为高性能数据分析而设计，即使在处理海量数据时也能提供亚秒级的查询响应时间。
实时分析
Apache Doris 支持实时数据分析，允许用户根据最新的信息获得洞察并做出明智的决策。
可扩展性
Apache Doris 可以通过向集群添加更多节点来实现水平扩展，从而提高数据存储和处理能力。
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 的实时分析能力使组织能够生成实时报告和仪表板，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的合适选择，例如分析 Web 服务器日志或应用程序事件。
Apache Doris 用例
实时分析
Apache Doris 非常适合实时分析场景，在这些场景中，及时洞察和分析大量数据至关重要。它使企业能够监控和分析实时数据流，做出数据驱动的决策，并实时检测模式或异常。
报告和商业智能
Apache Doris 可用于生成报告和开展商业智能活动。它支持快速高效的数据查询，允许用户提取有意义的洞察并将数据可视化以用于报告和分析目的。
数据仓库
Apache Doris 适用于构建需要高性能分析和查询能力的数据仓库解决方案。它为存储、管理和分析大量数据以进行报告和决策提供了可扩展且高效的平台。
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。
Apache Doris 定价模型
作为一个开源项目，Apache Doris 可以免费使用，无需任何许可费。用户可以下载源代码并在自己的基础设施上设置 Apache Doris，而无需承担任何直接成本。但是，重要的是要考虑与托管和维护数据库基础设施相关的运营成本。
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