在构建任何软件应用时，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决定哪种数据库的优势最多，劣势最少，是一项重要的决策。下面您将找到 ClickHouse 和 MongoDB 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 MongoDB 在涉及时间序列数据的工作负载方面的表现，而不是所有可能的用例。时间序列数据在数据库性能方面通常会带来独特的挑战。这是由于大量的数据写入和访问这些数据的查询模式造成的。本文并非旨在说明哪种数据库更好；它只是提供了每种数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
ClickHouse 与 MongoDB 细分
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
文档数据库 |
| 架构 | ClickHouse 可以部署在本地、云端或作为托管服务。 |
MongoDB 使用灵活的、类似 JSON 的文档模型来存储数据，这允许动态模式更改而无需停机。它支持即席查询、索引和实时聚合。MongoDB 可以部署为独立服务器、副本集配置（用于高可用性）或分片集群（用于水平扩展）。它也可以作为名为 MongoDB Atlas 的托管云服务提供，该服务提供自动备份、监控和全球分发等附加功能。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
社区版的 SSPL，其他版本的商业许可证 |
| 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 |
内容管理系统、移动应用、实时分析、物联网数据管理、电子商务平台 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持分布式查询处理和并行执行 |
水平可扩展，支持数据分片、复制和自动负载均衡 |
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ClickHouse 概览
ClickHouse 是一款开源的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。
MongoDB 概览
MongoDB 是一款流行的开源 NoSQL 数据库，于 2009 年推出。MongoDB 旨在处理大量非结构化和半结构化数据，提供灵活的、无模式的数据模型、水平可扩展性和高性能。其易用性、基于 JSON 的文档存储以及对各种编程语言的支持，促成了其在各个行业和应用中的广泛采用。
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，尽管它并非专门针对时间序列数据的工作而优化。虽然 ClickHouse 一旦摄取时间序列数据后可以非常快速地查询，但它往往难以应对非常高的写入场景，在这些场景中，数据需要以较小的批次摄取，以便可以实时分析。
MongoDB 用于时间序列数据
尽管 MongoDB 是一款通用的 NoSQL 数据库，但它可用于存储和处理时间序列数据。MongoDB 灵活的数据模型允许轻松适应时间序列数据不断发展的结构，例如添加新指标或修改现有指标。MongoDB 提供对生存时间 (TTL) 索引的内置支持，该索引会在指定时间段后自动使旧数据过期，使其适用于管理具有有限存储容量的大量时间序列数据。MongoDB 最近还为时间序列用例添加了自定义列式存储引擎和时间序列集合，旨在提高默认 MongoDB 存储引擎在数据压缩和查询性能方面的性能。
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。这可以实现高效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，它是预先计算的查询结果，以表的形式存储。物化视图可以显著提高查询性能，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。
MongoDB 关键概念
一些特定于 MongoDB 的关键术语和概念包括
- 数据库：MongoDB 数据库是集合的容器，集合是相关文档的组。
- 集合：MongoDB 中的集合类似于关系数据库中的表，用于保存一组文档。
- 文档：MongoDB 中的文档是单个记录，以称为 BSON（二进制 JSON）的类似 JSON 的格式存储。集合中的文档可以具有不同的结构。
- 字段：字段是文档中的键值对，类似于关系数据库中的属性或列。
- 索引：MongoDB 中的索引是一种数据结构，可提高集合中特定字段的查询性能。
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。这可以实现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，支持数据复制、数据分区和索引。
MongoDB 架构
MongoDB 的架构以其灵活的、基于文档的数据模型为中心。作为 NoSQL 数据库，MongoDB 支持无模式结构，该结构允许存储和查询各种数据类型，例如嵌套数组和文档。MongoDB 可以部署为独立服务器、副本集或分片集群。副本集通过自动故障转移和数据冗余提供高可用性，而分片集群通过基于分片键在多台服务器之间分发数据来实现水平扩展和负载均衡。
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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 的列式存储格式可实现高效的数据压缩，从而减少存储需求并提高查询性能。
物化视图
ClickHouse 支持物化视图，通过预先计算查询结果并将其存储为表，可以显著提高查询性能。
MongoDB 功能
灵活的数据模型
MongoDB 的无模式数据模型允许存储和查询各种数据类型，使其非常适合处理复杂且不断发展的数据结构。
高可用性
MongoDB 的副本集功能通过自动故障转移和数据冗余来确保高可用性。
水平可扩展性
MongoDB 的分片集群架构支持水平扩展和负载均衡，使其能够处理大规模数据处理和查询。
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。
实时报表
ClickHouse 的实时分析能力使组织能够生成实时报表和仪表板，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。
MongoDB 用例
内容管理系统
MongoDB 灵活的数据模型使其成为内容管理系统的理想选择，内容管理系统通常需要存储和管理各种内容类型（例如文章、图像和视频）的能力。MongoDB 的无模式特性允许轻松适应不断变化的内容结构和需求。
物联网数据存储和分析
MongoDB 对高数据量和水平可扩展性的支持使其适用于存储和处理物联网设备生成的数据，例如传感器读数和设备日志。其高效索引和查询数据的能力允许对物联网设备进行实时分析和监控。
电子商务平台
MongoDB 的灵活性和性能特性使其成为电子商务平台的绝佳选择，在电子商务平台中，需要高效地存储和查询各种产品信息、客户数据和交易记录。灵活的数据模型允许轻松适应产品属性和客户偏好的变化，而高可用性和可扩展性功能可确保流畅且响应迅速的用户体验。
ClickHouse 定价模型
ClickHouse 是一款开源数据库，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，这是一种用于部署 ClickHouse 的托管服务。
MongoDB 定价模型
MongoDB 提供多种定价选项，包括免费的开源社区版和商业企业版，后者包括高级功能、管理工具和支持。MongoDB Inc. 还提供完全托管的基于云的数据库即服务 MongoDB Atlas，采用按需付费的定价模型，该模型基于存储、数据传输和计算资源。MongoDB Atlas 为想要试用该服务而无需产生费用的用户提供具有有限资源的免费层。
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