ClickHouse 与 PostgreSQL

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。

PostgreSQL 概述

PostgreSQL，也称为 Postgres，是一个开源关系型数据库管理系统，于 1996 年首次发布。它长期以来一直是一个稳健、可靠且功能丰富的数据库系统，广泛应用于各个行业和应用程序。PostgreSQL 以其对 SQL 标准的遵守和可扩展性而闻名，这允许用户定义自己的数据类型、运算符和函数。它由一个由贡献者组成的专门社区开发和维护，可在多个平台上使用，包括 Windows、Linux 和 macOS。

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，尽管它并未明确针对时间序列数据的工作进行优化。虽然 ClickHouse 一旦摄取就可以非常快速地查询时间序列数据，但它往往难以应对需要以较小批量摄取数据以便进行实时分析的极高写入场景。

PostgreSQL 用于时间序列数据

PostgreSQL 可用于时间序列数据的存储和分析，尽管它并非专门为此用例而设计。凭借其丰富的数据类型、索引选项和窗口函数支持，PostgreSQL 可以处理时间序列数据。然而，在数据压缩、写入吞吐量和查询速度等方面，Postgres 不如专门的时间序列数据库那样针对时间序列数据进行优化。PostgreSQL 还缺少许多对于处理时间序列数据有用的功能，例如降采样、保留策略和用于时间序列数据分析的自定义 SQL 函数。

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。

PostgreSQL 关键概念

• MVCC：多版本并发控制是 PostgreSQL 使用的一种技术，允许并发执行多个事务而不会发生冲突或锁定。
• WAL：预写式日志是一种用于通过在将更改写入主数据文件之前将其记录到日志来确保数据持久性的方法。
• TOAST：超大属性存储技术是一种将大型数据值存储在单独的表中的机制，以减少主表的磁盘空间消耗。

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。

PostgreSQL 架构

PostgreSQL 是一个客户端-服务器关系型数据库系统，它使用 SQL 语言进行查询和操作。它采用基于进程的架构，与数据库的每个连接都由一个单独的服务器进程处理。此架构提供了不同用户和会话之间的隔离。PostgreSQL 支持 ACID 事务，并使用 MVCC、WAL 和其他技术的组合来确保数据一致性、持久性和性能。它还支持各种扩展和外部模块以增强其功能。