ClickHouse 与 TimescaleDB

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。

TimescaleDB 概述

TimescaleDB 是一个构建于 PostgreSQL 之上的开源时序数据库。它的创建是为了解决管理时序数据方面的挑战，例如可扩展性、查询性能和数据保留策略。TimescaleDB 于 2017 年首次发布，此后因其 PostgreSQL 兼容性、性能优化和灵活的数据保留策略而成为存储和分析时序数据的热门选择。

ClickHouse 用于时序数据

ClickHouse 可用于有效地存储和分析时序数据，尽管它并未明确针对时序数据处理进行优化。虽然 ClickHouse 在数据摄取后可以非常快速地查询时序数据，但它在需要以小批量摄取数据以便进行实时分析的超高写入场景中往往会遇到困难。

TimescaleDB 用于时序数据

TimescaleDB 专为时序数据而设计，使其成为存储和查询此类数据的自然选择。它为时序数据管理提供了多项优势，例如水平可扩展性、列式存储和保留策略支持。但是，TimescaleDB 可能不是所有时序用例的最佳选择。例如，如果应用程序需要非常高的写入吞吐量或实时分析，则其他专门的时序数据库（如 InfluxDB）可能更适合。

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，物化视图是将预计算的查询结果存储为表的视图。物化视图可以显着提高查询性能，因为它们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。

TimescaleDB 关键概念

• 超表：超表是一个分布式表，按时间和可能的其他维度（例如设备 ID 或位置）进行分区。它是 TimescaleDB 中用于存储时序数据的主要抽象，旨在跨多个节点水平扩展。
• 数据块：数据块是超表的分区，包含超表数据的子集。数据块由 TimescaleDB 根据指定的时间间隔自动创建，并且可以单独压缩、索引和备份，以获得更好的性能和数据管理。
• 分布式超表：对于大规模部署，TimescaleDB 支持分布式超表，该超表跨多个节点分区数据，以提高查询性能和容错能力。

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。

TimescaleDB 架构

TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 之上的扩展，继承了其关系数据模型和 SQL 支持。但是，TimescaleDB 使用自定义数据结构和时序数据优化（例如超表和数据块）扩展了 PostgreSQL。