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决定哪个数据库具有最多的优势和最少的缺点是一个重要的决定。下面您将找到 ClickHouse 和 Rockset 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 Rockset 在涉及 时序数据 的工作负载方面的性能，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于大量数据被写入以及访问该数据的查询模式。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 Rockset 细分
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
实时数据库 |
| 架构 | ClickHouse 可以部署在本地、云端或作为托管服务。 |
Rockset 是一个为现代云应用构建的实时分析数据库，旨在使开发人员能够创建实时的、事件驱动的应用程序，并在结构化、半结构化和非结构化数据上以低延迟运行复杂查询。Rockset 使用云原生、分布式架构，将存储和计算分离，从而实现水平可扩展性和高效的资源利用。数据被自动索引，并由一组分布式的、自动扩展的查询处理节点提供服务。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
闭源 |
| 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、事件驱动型应用、搜索和聚合、个性化用户体验、物联网数据分析 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持分布式查询处理和并行执行 |
具有分布式存储和计算的水平可扩展性 |
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ClickHouse 概述
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。它由俄罗斯领先的技术公司 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。
Rockset 概述
Rockset 是一个实时索引数据库，专为快速高效地查询结构化和半结构化数据而设计。Rockset 由前 Facebook 工程师于 2016 年创立，旨在提供一种无服务器搜索和分析解决方案，使用户能够构建强大的应用程序和数据驱动的产品，而无需传统数据库管理的复杂性。
ClickHouse 用于时序数据
ClickHouse 可以有效地用于存储和分析时序数据，尽管它并非明确针对时序数据的工作而优化。虽然 ClickHouse 一旦摄取数据后可以非常快速地查询时序数据，但它在需要小批量摄取数据以便实时分析的非常高的写入场景中往往会遇到困难。
Rockset 用于时序数据
Rockset 的实时索引和低延迟查询功能使其成为时序数据分析的绝佳选择。其无模式摄取和对复杂数据类型的支持使得能够轻松处理时序数据，而其融合索引确保了对历史和实时数据的高效查询。Rockset 特别适用于需要实时分析的应用，例如物联网监控和异常检测。
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。
Rockset 关键概念
- 融合索引：Rockset 使用一种独特的索引方法，将倒排索引和列式索引相结合，使数据库能够针对搜索和分析用例进行优化。
- 无模式摄取：Rockset 在摄取时自动推断模式，从而可以轻松处理 JSON 等半结构化数据格式。
- 虚拟实例：Rockset 使用虚拟实例的概念为不同的工作负载提供隔离和资源分配，从而确保可预测的性能。
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。
Rockset 架构
Rockset 使用云原生、无服务器架构，该架构构建在分布式、共享无系统之上。它是一个 NoSQL 数据库，与传统的 relational 数据库相比，它允许更大的灵活性和可扩展性。Rockset 架构的核心组件包括摄取服务、存储服务和查询服务。摄取服务负责从各种来源摄取数据，而存储服务维护融合索引。查询服务处理查询并为开发人员提供与数据库交互的 API。
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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，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，它可以通过预计算和将查询结果存储为表来显着提高查询性能。
Rockset 功能
无服务器扩展
Rockset 根据工作负载自动扩展资源，这意味着用户无需管理任何基础设施或容量规划。### 全文搜索 Rockset 的融合索引支持全文搜索，使其成为需要高级搜索功能的应用程序的理想选择。### 与 BI 工具集成 Rockset 提供与流行的商业智能 (BI) 工具（如 Tableau、Looker 和 Redash）的本机集成，允许用户无需任何额外设置即可可视化和分析其数据。
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。
Rockset 用例
实时分析
Rockset 的低延迟查询和实时摄取功能使其成为构建实时分析仪表板的理想选择，适用于物联网监控、社交媒体分析和日志分析等应用。
全文搜索
凭借其融合索引和对高级搜索功能的支持，Rockset 是构建全文搜索应用程序（如产品目录或文档搜索系统）的绝佳选择。
机器学习
Rockset 实时摄取和查询大规模半结构化数据的能力使其成为机器学习应用程序的合适选择。
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 的开发者最近还创建了 ClickHouse Cloud，这是一个用于部署 ClickHouse 的托管服务。
Rockset 定价模型
Rockset 提供基于使用量的定价模型，该模型根据摄取的数据量、虚拟实例的数量和执行的查询量向客户收费。定价模型旨在透明且灵活，允许用户仅为其消耗的资源付费。Rockset 还提供具有有限资源的免费层，供开发人员探索该平台。用户可以在按需实例和预留实例之间进行选择，具体取决于他们的需求。
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