选择合适的数据库对于构建任何软件应用程序都是至关重要的选择。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，确定哪种数据库对于您的特定使用场景和数据模型具有最大的优势和最小的劣势是一项重要的决策。下面您将找到 ClickHouse 和 Prometheus 的关键概念、架构、功能、使用场景和定价模型的概述，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 Prometheus 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，而不是所有可能的使用场景。时序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这些数据的查询模式造成的。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 Prometheus 细分
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
时序数据库 |
| 架构 | ClickHouse 可以部署在本地、云端或作为托管服务。 |
Prometheus 使用拉取模型，它以给定的时间间隔从配置的目标中抓取指标。它以自定义、高效的本地存储格式存储时序数据，并支持多维数据采集、查询和警报。它可以作为服务器上的单个二进制文件或在 Kubernetes 等容器平台上部署。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 使用场景 | 实时分析、大数据处理、事件日志记录、监控、物联网、数据仓库 |
监控、警报、可观测性、系统指标、应用程序指标 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持分布式查询处理和并行执行 |
Prometheus 旨在提高可靠性，可以垂直扩展（具有增加资源的单节点）或通过联邦扩展（分层设置，其中 Prometheus 服务器从其他 Prometheus 服务器抓取指标） |
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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。
Prometheus 概览
Prometheus 是一个开源的监控和警报工具包，最初于 2012 年在 SoundCloud 开发。此后，它已成为广泛采用的监控解决方案，并且是云原生计算基金会 (CNCF) 项目的一部分。Prometheus 专注于为容器化和基于微服务的环境提供实时洞察和警报。其主要用例是监控基础设施和应用程序，重点是可靠性和可扩展性。
ClickHouse 用于时序数据
ClickHouse 可以有效地用于存储和分析时序数据，尽管它并非专门为处理时序数据而优化。虽然 ClickHouse 在数据摄取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进行实时分析的非常高的写入场景中往往会遇到困难。
Prometheus 用于时序数据
Prometheus 专门为时序数据设计，因为它的主要重点是基于基础设施和应用程序状态的监控和警报。它使用拉取模型，Prometheus 服务器以固定的时间间隔从目标系统抓取指标。此模型适用于监控动态环境，因为它允许自动发现和监控新实例。但是，Prometheus 并非旨在作为通用时序数据库，并且可能不是高基数或长期数据存储的最佳选择。
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，物化视图是预先计算的查询结果，以表的形式存储。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。
Prometheus 关键概念
- 指标：系统特定方面的数值表示，例如 CPU 使用率或内存消耗。
- 时序：指标的数据点集合，按时间戳索引。
- 标签：键值对，为指标提供元数据和上下文，从而实现更精细的查询和聚合。
- PromQL：Prometheus 使用其自己的查询语言 PromQL（Prometheus 查询语言）来查询时序数据并生成警报。
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。
Prometheus 架构
Prometheus 是一个单服务器、独立的监控系统，它使用拉取方法从目标系统收集指标。它以自定义、高度压缩的磁盘格式存储时序数据，针对快速查询和低资源使用率进行了优化。Prometheus 的架构是模块化和可扩展的，组件包括导出器、服务发现机制以及与其他监控系统的集成。作为一个非分布式系统，它缺乏内置的集群或水平可扩展性，但它支持联邦，允许多个 Prometheus 服务器共享和聚合数据。
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ClickHouse 功能
实时分析
ClickHouse 专为实时分析而设计，可以低延迟地处理大量数据，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先计算并将查询结果存储为表来显着提高查询性能。
Prometheus 功能
拉取模型
Prometheus 通过主动抓取目标来收集指标，从而实现动态环境的自动发现和监控。
PromQL
强大的 Prometheus 查询语言允许对时序数据进行富有表现力和灵活的查询。
警报
Prometheus 支持基于用户定义的规则发出警报，并与各种警报管理和通知系统集成。
ClickHouse 使用场景
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。
实时报告
ClickHouse 的实时分析能力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（例如分析 Web 服务器日志或应用程序事件）的合适选择。
Prometheus 使用场景
基础设施监控
Prometheus 广泛用于监控容器化和基于微服务的 инфраструктуры（包括 Kubernetes 和 Docker 环境）的运行状况和性能。
应用程序性能监控 (APM)
Prometheus 可以使用客户端库收集自定义应用程序指标，并实时监控应用程序性能。
警报和异常检测
Prometheus 使组织能够根据特定阈值或条件设置警报，帮助他们快速识别和响应潜在问题或异常。
ClickHouse 定价模式
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，这是一个用于部署 ClickHouse 的托管服务。
Prometheus 定价模式
Prometheus 是一个开源项目，使用它不收取任何许可费用。但是，在部署自管理 Prometheus 服务器时，可能会产生硬件、托管和运营费用。此外，一些基于云的托管 Prometheus 服务（例如 Grafana Cloud 和 Weave Cloud）根据数据保留、查询速率和支持等因素提供不同的定价模式。
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