ClickHouse 与 Kdb

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 以其能够实时处理大量数据而闻名，可提供快速的查询性能和实时分析。其列式存储架构可实现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。

Kdb 概述

kdb+ 是由 Kx Systems 开发的高性能列式时间序列数据库。kdb+ 于 2003 年发布，旨在高效管理大量数据，主要侧重于金融数据，例如股票市场交易和报价。它基于 q 编程语言的原则构建，q 编程语言是 APL 和 K 的后代。该数据库以其速度、可扩展性以及处理实时和历史数据的能力而闻名。

ClickHouse 用于时间序列数据

ClickHouse 可以有效地用于存储和分析时间序列数据，尽管它没有明确针对时间序列数据进行优化。虽然 ClickHouse 一旦摄取就可以非常快速地查询时间序列数据，但它在数据需要以较小批量摄取以便可以实时分析的极高写入场景中往往会遇到困难。

Kdb 用于时间序列数据

kdb+ 旨在存储时间序列数据，使其自然适合需要高速查询和分析大量数据的应用程序。其列式存储格式允许高效压缩和检索时间序列数据，而其 q 语言提供了强大而富有表现力的方式来操作和分析数据。kdb+ 在金融数据方面尤其强大，尽管它也可以用于其他类型的时间序列数据。

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，确保在发生硬件故障或节点中断时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。

Kdb 关键概念

• q 语言：一种高级的、特定领域的编程语言，用于在 kdb+ 中查询和操作数据。它将类似 SQL 的语法与函数式编程风格相结合。
• 列式存储：kdb+ 以列而不是行的形式存储数据，这可以更快地查询和分析时间序列数据。
• 表：kdb+ 以表的形式存储数据，这些表类似于关系表，但侧重于列式存储和时间序列数据。
• 分裂表：一种表存储格式，其中每列都存储在单独的文件中，从而进一步提高查询性能。

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。

Kdb 架构

kdb+ 是一种列式时间序列数据库，它采用定制的数据模型，专为高效存储和查询时间序列数据而设计。它不使用传统的 SQL，而是依赖 q 语言进行查询和数据操作。kdb+ 的架构设计用于内存和磁盘存储，并具有跨多台机器水平扩展的能力。kdb+ 的主要组件是数据库引擎、q 语言解释器和内置 Web 服务器。