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，确定哪种数据库的优势最多、缺点最少，是一项重要的决策。下面您将找到 ClickHouse 和 VictoriaMetrics 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 VictoriaMetrics 在涉及时序数据的工作负载中的性能表现，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提出了独特的挑战。这是由于大量数据被写入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种数据库更好；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 VictoriaMetrics 对比细分
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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。 |
VictoriaMetrics 可以部署为单节点实例用于小型应用程序，或部署为集群设置用于大型应用程序，提供水平可扩展性和复制。 |
| 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 |
监控、可观测性、物联网、实时分析、DevOps、应用程序性能监控 |
| 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，支持集群和复制，以实现高可用性和性能 |
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ClickHouse 概览
ClickHouse 是一款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 以其能够实时处理大量数据而闻名，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。
VictoriaMetrics 概览
VictoriaMetrics 是一款由 VictoriaMetrics 公司开发的开源时序数据库。该数据库旨在通过提供最先进的监控和可观测性解决方案，帮助个人和组织应对其大数据挑战。VictoriaMetrics 被设计为快速、经济高效且可扩展的监控解决方案和时序数据库。
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进行优化。虽然 ClickHouse 一旦摄取时序数据就可以非常快速地查询，但它在需要以小批量摄取数据以便实时分析的极高写入场景中往往会遇到困难。
VictoriaMetrics 用于时序数据
VictoriaMetrics 专为时序数据而设计，使其成为涉及时间戳数据存储和分析的应用程序的可靠选择。它提供高性能的存储和检索功能，能够高效处理大量的时序数据。
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为每个查询重新计算结果来更快地检索数据。
VictoriaMetrics 关键概念
- 时序：VictoriaMetrics 以时序的形式存储数据，时序是由时间索引的数据点序列。
- 指标：指标表示随时间跟踪的特定测量值或观察结果。
- 标签：标签是与时序关联的键值对，用于过滤和分组数据。
- 字段：字段包含与时序关联的实际数据值。
- 查询语言：VictoriaMetrics 支持其自己的查询语言，该语言允许用户根据特定条件检索和分析时序数据。
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。
VictoriaMetrics 架构
VictoriaMetrics 有两种形式：单服务器 VictoriaMetrics 和 VictoriaMetrics 集群。单服务器 VictoriaMetrics 是一个易于使用和维护的一体化二进制文件。它垂直扩展良好，可以处理每秒数百万个指标。另一方面，VictoriaMetrics 集群由允许构建水平可扩展集群的组件组成，从而在苛刻的环境中实现高可用性和可扩展性。VictoriaMetrics 的架构使用户可以选择最适合其需求的部署选项，并根据需要扩展其数据库基础设施。
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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，它可以通过预计算并将查询结果存储为表来显着提高查询性能。
VictoriaMetrics 功能
高性能
VictoriaMetrics 针对时序数据的高性能存储和检索进行了优化。它可以高效地处理每秒数百万个指标，并为实时分析提供快速的查询执行。
可扩展性
VictoriaMetrics 的架构允许垂直和水平扩展，使用户能够随着数据量和需求的增长而扩展其监控和时序数据库基础设施。
成本效益
VictoriaMetrics 为管理时序数据提供了经济高效的解决方案。其高效的存储和查询能力有助于在保持高性能的同时最大限度地降低运营成本。
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。
VictoriaMetrics 用例
监控和可观测性
VictoriaMetrics 广泛用于监控和可观测性目的，允许组织从各种系统和应用程序收集、存储和分析指标和性能数据。它提供了必要的工具和功能来跟踪和可视化关键绩效指标、排除问题并深入了解系统行为。
物联网数据管理
VictoriaMetrics 适用于处理物联网设备生成的大量时序数据。它可以高效地存储和处理传感器数据，从而实现对物联网生态系统的实时监控和分析。VictoriaMetrics 允许跟踪和分析来自工厂、制造厂、卫星和其他物联网设备的数据。
容量规划
VictoriaMetrics 支持指标的回顾性分析和预测，用于容量规划目的。它允许组织分析历史数据、识别模式和趋势，并对资源分配和未来容量需求做出明智的决策。
ClickHouse 定价模型
ClickHouse 是一款开源数据库，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。
VictoriaMetrics 定价模型
VictoriaMetrics 是一个开源项目，这意味着它可以免费使用，并且不需要任何许可费用。用户可以下载二进制版本、Docker 镜像或源代码来设置和部署 VictoriaMetrics，而无需承担任何直接成本。VictoriaMetrics 还为本地企业产品和托管 VictoriaMetrics 实例提供付费产品。
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