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选择哪种数据库具有最大的优势和最小的缺点是一个重要的决定。以下您将找到 ClickHouse 和 Apache Pinot 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 Pinot 在涉及 时间序列数据 的工作负载中的表现，而不是所有可能的用例。时间序列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所致。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 Pinot 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。 |
Pinot 可以部署在本地、云端或使用托管服务 |
| 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 |
实时分析、OLAP、用户行为分析、点击流分析、广告技术、日志分析 |
| 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，支持分布式架构，以实现高可用性和高性能 |
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ClickHouse 概览
ClickHouse 是一个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。
Apache Pinot 概览
Apache Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储，旨在以低延迟响应复杂的分析查询。它最初在 LinkedIn 开发，后来在 2015 年开源。Pinot 非常适合处理大规模数据和实时分析，可为大型数据集上的复杂查询提供近乎瞬时的响应。它被 LinkedIn、微软和 Uber 等多家大型组织使用。
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，尽管它没有明确针对处理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实时分析的极高写入场景中往往会遇到困难。
Apache Pinot 用于时间序列数据
Apache Pinot 由于其列式存储和实时摄取功能，是处理时间序列数据的可靠选择。Pinot 从 Apache Kafka 等流中摄取数据的能力确保了时间序列数据可以在生成时进行分析，此外还提供了批量摄取数据的选项。
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，以确保在硬件故障或节点中断情况下的数据可用性和容错能力。
- 物化视图：ClickHouse 支持物化视图，它是预先计算的查询结果，存储为表。物化视图可以显着提高查询性能，因为它们允许更快的数据检索，从而避免了为每个查询重新计算结果的需要。
Apache Pinot 关键概念
- 段（Segment）：段是 Pinot 中数据存储的基本单元。它是一种列式存储格式，包含表数据的子集。
- 表（Table）：Pinot 中的表是段的集合。
- 控制器（Controller）：控制器管理元数据并协调数据摄取、查询执行和集群管理。
- 代理（Broker）：代理负责接收查询，将其路由到相应的服务器，并将结果返回给客户端。
- 服务器（Server）：服务器存储段并处理这些段上的查询。
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 Pinot 架构
Pinot 是一个分布式列式数据存储，它使用混合数据模型，结合了 NoSQL 和 SQL 数据库的特性。其架构由三个主要组件组成：控制器（Controller）、代理（Broker）和服务器（Server）。控制器管理元数据和集群操作，而代理处理查询路由，服务器存储和处理数据。Pinot 的列式存储格式实现了高效的压缩和快速的查询处理。
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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，可以通过预先计算并将查询结果存储为表来显着提高查询性能。
Apache Pinot 功能
实时摄取
Pinot 支持从 Kafka 和其他流媒体源实时数据摄取，从而实现最新的分析。
可扩展性
Pinot 的分布式架构和分区功能实现了水平扩展，以处理大型数据集和高查询负载。
低延迟查询处理
Pinot 的列式存储格式和各种性能优化允许对复杂查询进行近乎瞬时的响应。
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，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 Pinot 用例
实时分析
Pinot 旨在支持实时分析，使其适用于需要对大规模数据进行最新洞察的用例，例如监控和警报系统、欺诈检测和推荐引擎。
广告技术和用户分析
Apache Pinot 经常用于广告技术和用户分析领域，在这些领域，低延迟、高并发的分析对于理解用户行为、优化广告活动和个性化用户体验至关重要。
异常检测和监控
Pinot 的实时分析功能使其适用于异常检测和监控用例，使用户能够识别数据中的异常模式或趋势，并根据需要采取纠正措施。
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，这是一种用于部署 ClickHouse 的托管服务。
Apache Pinot 定价模型
作为一个开源项目，Apache Pinot 可以免费使用。但是，组织在部署和管理 Pinot 集群时可能会产生与硬件、基础设施和支持相关的成本。没有与 Apache Pinot 本身相关的特定定价选项或部署模型。
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