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，为您的特定用例和数据模型确定哪种数据库的优势最大、缺点最少是一项重要的决策。下面您将找到 ClickHouse 和 DuckDB 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 DuckDB 在涉及 时序数据 的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是因为数据写入量大以及访问数据的查询模式。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 DuckDB 细分
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
列式数据库 |
| 架构 | ClickHouse 可以部署在本地、云端或作为托管服务。 |
DuckDB 旨在用作嵌入式数据库，主要关注单节点性能。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
MIT |
| 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 |
嵌入式分析、数据科学、数据处理、ETL 管道 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持分布式查询处理和并行执行 |
嵌入式和单节点聚焦，对并行性的支持有限 |
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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程序。
DuckDB 概述
DuckDB 是一个进程内 SQL OLAP（在线分析处理）数据库管理系统。它旨在简单、快速且功能丰富。DuckDB 可用于处理和分析表格数据集，例如 CSV 或 Parquet 文件。它提供了丰富的 SQL 方言，支持事务、持久性、广泛的 SQL 查询以及对 Parquet 和 CSV 文件的直接查询。DuckDB 采用向量化引擎构建，该引擎针对分析进行了优化并支持并行查询处理。它旨在易于安装和使用，没有外部依赖项，并支持多种编程语言。
ClickHouse 用于时序数据
ClickHouse 可以有效地用于存储和分析时序数据，尽管它并非明确针对时序数据的工作而优化。虽然 ClickHouse 一旦摄取数据后可以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可以实时分析的非常高的写入场景中往往会遇到困难。
DuckDB 用于时序数据
DuckDB 可以有效地用于时序数据。它支持处理和分析表格数据集，其中可以包括存储在 CSV 或 Parquet 文件中的时序数据。凭借其优化的分析引擎和对复杂 SQL 查询的支持，DuckDB 可以高效地执行聚合、连接和其他时序分析操作。但是，重要的是要注意，DuckDB 并非专门为时序数据管理而设计，并且可能没有针对时序分析量身定制的专门功能，例如某些专用时序数据库。
ClickHouse 关键概念
- 列式存储：ClickHouse 以列式格式存储数据，这意味着每个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，物化视图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。
DuckDB 关键概念
- 进程内：DuckDB 在进程内运行，这意味着它在与使用它的应用程序相同的进程中运行，而无需单独的服务器。
- OLAP：DuckDB 是一个 OLAP 数据库，这意味着它针对分析查询处理进行了优化。
- 向量化引擎：DuckDB 利用向量化引擎，该引擎对批量数据进行操作，从而提高查询性能。
- 事务：DuckDB 支持事务操作，确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID) 属性。
- SQL 方言：DuckDB 提供了丰富的 SQL 方言，具有高级功能，例如任意和嵌套的相关子查询、窗口函数、排序规则以及对数组和结构等复杂类型的支持
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的表引擎。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。
DuckDB 架构
DuckDB 遵循进程内架构，在与应用程序相同的进程中运行。它是一个关系型面向表的数据库管理系统，支持 SQL 查询以生成分析结果。DuckDB 使用 C++11 构建，旨在没有外部依赖项。它可以编译为单个文件，从而易于安装和集成到应用程序中。
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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，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，物化视图可以通过预计算和存储查询结果作为表来显着提高查询性能。
DuckDB 功能
事务和持久性
DuckDB 支持事务操作，确保数据完整性和持久性。它允许在会话之间持久存储数据。
广泛的 SQL 支持
DuckDB 提供了丰富的 SQL 方言，支持高级查询功能，包括相关子查询、窗口函数和复杂数据类型。
直接 Parquet 和 CSV 查询
DuckDB 允许直接查询 Parquet 和 CSV 文件，从而可以有效分析以这些格式存储的数据。
快速分析查询
DuckDB 旨在高效运行分析查询，这归功于其向量化引擎和针对分析工作负载的优化。
并行查询处理
DuckDB 可以并行处理查询，从而利用多核处理器来提高查询性能。
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程序。
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的合适选择，例如分析 Web 服务器日志或应用程序事件。
DuckDB 用例
处理和存储表格数据集
DuckDB 非常适合您需要处理和存储表格数据集的场景，例如从 CSV 或 Parquet 文件导入的数据。它为处理结构化数据提供了高效的存储和检索机制。
交互式数据分析
DuckDB 非常适合交互式数据分析任务，尤其是在处理大型表时。它使您能够高效地执行连接和聚合多个大型表等复杂操作，从而可以快速探索数据并从中提取洞察。
将大型结果集传输到客户端
当您需要将大型结果集从数据库传输到客户端应用程序时，DuckDB 可能是一个合适的选择。其优化的查询处理和高效的数据传输机制可以快速无缝地检索大量数据。
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 的开发者最近还创建了 ClickHouse Cloud，这是一种用于部署 ClickHouse 的托管服务。
DuckDB 定价模型
DuckDB 是一个免费的开源数据库管理系统，根据宽松的 MIT 许可证发布。它可以免费使用、修改和分发，没有任何许可成本。
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