在构建任何软件应用程序时，选择正确的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，针对您的特定用例和数据模型，决定哪个数据库的优势最大，劣势最小，是一个重要的决定。下面您将找到 ClickHouse 和 SQL Server 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 SQL Server 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，而不是针对所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面带来独特的挑战。这是因为写入的数据量很大，并且访问数据的查询模式复杂。本文无意论证哪个数据库更好；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 SQL Server 细分
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
关系数据库 |
| 架构 | ClickHouse 可以部署在本地、云端或作为托管服务。 |
SQL Server 可以部署在本地、虚拟机中，或作为 Microsoft Azure 上的托管云服务（Azure SQL 数据库）。它有多种版本可供选择，以满足不同的用例，例如 Express、Standard 和 Enterprise。 |
| 许可 | 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 |
事务处理、商业智能、数据仓库、分析、Web 应用程序、企业应用程序 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，支持分布式查询处理和并行执行 |
支持垂直和水平扩展，具有分区、分片和复制等功能，适用于分布式环境 |
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ClickHouse 概览
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程序。
SQL Server 概览
Microsoft SQL Server 是一个由 Microsoft 开发的强大且广泛使用的关系数据库管理系统。最初于 1989 年发布，多年来不断发展，已成为各种规模企业最流行的数据库系统之一。SQL Server 以其强大的性能、安全性和易用性而闻名。它支持多种平台，包括 Windows、Linux 和容器，为不同的部署场景提供了灵活性。
ClickHouse 用于时序数据
ClickHouse 可以有效地用于存储和分析时序数据，尽管它没有明确针对时序数据进行优化。虽然 ClickHouse 一旦摄取就可以非常快速地查询时序数据，但它往往难以应对非常高的写入场景，在这些场景中，数据需要分小批摄取，以便可以实时分析。
SQL Server 用于时序数据
虽然 Microsoft SQL Server 主要是一个关系数据库，但它确实通过各种特性和优化提供了对时序数据的支持。时态表允许跟踪数据随时间的变化，从而提供了一种存储和查询历史数据的有效方法。可以利用索引和分区来优化时序数据的存储和检索。但是，对于需要专门针对时序数据的高写入或查询吞吐量的应用程序，SQL Server 可能不是最佳选择，因为专门的时序数据库提供了更优化的解决方案，以及各种开发人员生产力特性，可以加快大量使用时序数据的应用程序的开发时间。
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只读取所需的列。
- 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，以确保在发生硬件故障或节点中断时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。
SQL Server 关键概念
- T-SQL：Transact-SQL，SQL 的扩展，它将过程式编程元素（例如循环、条件语句和错误处理）添加到标准 SQL 语言中。
- SSMS：SQL Server Management Studio，一个用于管理 SQL Server 实例、数据库和对象的集成环境。
- Always On：SQL Server 中高可用性和灾难恢复功能套件，包括 Always On 可用性组和 Always On 故障转移群集实例。
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只读取所需的列。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。
SQL Server 架构
Microsoft SQL Server 是一个关系数据库，它使用 SQL 进行查询和操作数据。它遵循客户端-服务器架构，数据库服务器托管数据并处理来自客户端的请求。SQL Server 通过 Azure SQL 数据库（Microsoft Azure 云中的托管服务）支持本地和基于云的部署。SQL Server 的架构包括数据库引擎等组件，该引擎处理数据存储和检索，以及用于报告、集成和分析的各种服务。
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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，它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。
SQL Server 功能
安全性
SQL Server 提供高级安全功能，例如透明数据加密、Always Encrypted 和行级安全性，以保护敏感数据。
可扩展性
SQL Server 通过复制、分布式分区视图和 Always On 可用性组等功能支持横向扩展。
集成服务
SQL Server Integration Services (SSIS) 是一个用于构建高性能数据集成和转换解决方案的强大平台。
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 的实时分析能力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。
SQL Server 用例
企业应用程序
SQL Server 通常用作企业应用程序的后端数据库，提供可靠且安全的数据存储解决方案。
数据仓库和商业智能
SQL Server 的内置分析功能，例如 Analysis Services 和 Reporting Services，使其适用于数据仓库和商业智能应用程序。
电子商务平台
SQL Server 的性能和可扩展性功能使其能够支持电子商务平台的高要求工作负载，处理大量的事务和用户数据。
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，这是一个用于部署 ClickHouse 的托管服务。
SQL Server 定价模型
Microsoft SQL Server 提供多种许可选项，包括按核心、服务器 + CAL（客户端访问许可证）以及基于订阅的云部署模型。成本取决于版本（Standard、Enterprise 或 Developer）、核心数量和所需功能等因素。对于基于云的部署，Azure SQL 数据库提供按需付费模式，并提供各种服务层级，以适应不同的性能和资源需求。
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