优缺点

• ClickHouse
  • 优点：列式存储结构使其在处理大规模数据分析时，能有效减少I/O，提升查询性能；支持高并发的实时查询，能快速响应查询请求；数据压缩率高，可节省大量存储空间；拥有丰富的函数和数据类型，能满足复杂的数据分析需求。
  • 缺点：数据写入性能相对较差，不适合频繁的小批量数据插入；不支持事务，对数据一致性要求高的场景不太适用；复杂查询的优化能力相对有限，在处理非常复杂的关联查询等场景时性能可能不佳。
• Apache Doris
  • 优点：采用MPP架构，能并行处理大规模数据，查询性能高；支持实时的数据更新和删除操作，数据灵活性较好；提供了简单易用的SQL接口，降低了开发和使用门槛；具备良好的扩展性，可通过增加节点来提升性能和存储容量。
  • 缺点：在处理超高并发的极端场景下，性能可能略逊于ClickHouse；数据导入的性能在某些情况下有待进一步优化，尤其是对于复杂格式的数据。

区别

• 数据模型
  • ClickHouse：支持较为灵活的数据模型，包括宽表模型等，适合处理大规模的列式数据。
  • Apache Doris：基于星型模型或雪花模型设计，更侧重于维度建模，适合传统的数据分析场景。
• 存储格式
  • ClickHouse：以列存储为主，数据按列进行组织和压缩，能高效处理列相关的查询。
  • Apache Doris：同样采用列式存储，但在存储结构和压缩算法上与ClickHouse有所不同，Doris的存储格式在一些场景下能更好地支持数据的快速查询和更新。
• 查询性能
  • ClickHouse：在处理简单的聚合查询和实时查询时性能卓越，能快速返回结果。
  • Apache Doris：在复杂查询和多表关联查询方面表现较好，查询性能较为稳定。

适用场景

• ClickHouse
  • 实时数据分析：如实时监控系统、金融交易实时分析等，能快速对实时产生的数据进行分析和展示。
  • 日志分析：处理大规模的日志数据，快速查询和分析日志中的各种信息，如用户行为日志、系统日志等。
  • 广告领域：用于广告点击数据的分析、实时统计广告投放效果等。
• Apache Doris
  • 数据仓库：作为企业级数据仓库的核心组件，支持复杂的数据分析和报表生成，为决策提供支持。
  • 商业智能分析：满足业务用户对数据进行即席查询、多维分析等需求，帮助企业发现业务规律和趋势。
  • 电商数据分析：分析电商平台的销售数据、用户行为数据等，用于优化商品推荐、营销策略制定等。