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，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、缺点最少是一个重要的决定。下面您将找到 ClickHouse 和 StarRocks 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 StarRocks 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。这是因为数据写入量大，以及访问这些数据的查询模式。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 StarRocks 细分
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
数据仓库 |
| 架构 | ClickHouse 可以部署在本地、云端或作为托管服务。 |
StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和要求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
| 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 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 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，支持分布式存储和查询处理 |
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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。
StarRocks 概览
StarRocks 是一个开源高性能分析数据仓库，可实现实时、多维和高并发数据分析。它具有 MPP（大规模并行处理）架构，并配备了完全向量化的执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
ClickHouse 用于时序数据
ClickHouse 可以有效地用于存储和分析时序数据，尽管它并非专门针对时序数据而优化。虽然 ClickHouse 一旦摄取就可以非常快速地查询时序数据，但它在需要以较小批次摄取数据以进行实时分析的极高写入场景中往往会遇到困难。
StarRocks 用于时序数据
StarRocks 主要关注数据仓库工作负载，但也可用于时序数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
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，物化视图是将预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，因为它允许通过避免为每个查询重新计算结果来更快地检索数据。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构：StarRocks 采用 MPP 架构，可实现并行处理和分布式查询执行，从而实现高性能和可扩展性。
- 向量化执行引擎：StarRocks 采用完全向量化的执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据）指令以批处理方式处理数据，从而优化查询性能。
- 列式存储引擎：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，这通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (CBO)：StarRocks 包括一个完全自定义的基于成本的优化器，该优化器评估不同的查询执行计划，并根据估计的成本选择最有效的计划。
- 物化视图：StarRocks 支持智能物化视图，智能物化视图是数据的预计算摘要，通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。
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。
StarRocks 架构
StarRock 的架构包括完全向量化的执行引擎和列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还结合了诸如基于成本的优化器和物化视图等功能，以优化查询性能。StarRocks 支持从各种来源实时和批量数据摄取，并支持直接分析存储在数据湖中的数据，而无需数据迁移
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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，物化视图可以通过预计算并将查询结果存储为表来显着提高查询性能。
StarRocks 功能
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和角度探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高并发级别，允许多个用户同时执行查询。
物化视图
StarRocks 支持物化视图，物化视图提供数据的预计算摘要，以实现更快的查询性能。
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。
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。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要分析到达的数据，使他们能够做出及时且数据驱动的决策。
Ad-Hoc 查询
凭借其高性能和高并发数据分析能力，StarRocks 非常适合 Ad-Hoc 查询，允许用户交互式地探索和分析数据。
数据湖分析
StarRocks 支持直接从数据湖分析数据，而无需数据迁移。这使其成为利用数据湖进行存储和分析的组织的宝贵工具。
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，这是一种用于部署 ClickHouse 的托管服务。
StarRocks 定价模型
StarRocks 可以使用开源项目部署在您自己的硬件上。还有许多商业供应商提供托管服务，以在云端运行 StarRocks。
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