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Doris与ClickHouse对比概览

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简介：
本文将对Doris和ClickHouse两个数据库系统进行全面对比，旨在帮助读者了解它们的特点、性能及适用场景。 ### Doris与ClickHouse对比分析 #### 一、概述 在大数据时代，高效的数据处理能力对于各类业务场景至关重要。本段落将对比分析两款流行的列式存储数据库系统——Doris（原Apache Doris）与ClickHouse，从性能、架构设计等多个维度进行深入探讨。通过对比测试，我们将了解这两款产品在不同应用场景下的表现，为用户提供选型参考。 #### 二、性能对比测试 为了直观展示Doris与ClickHouse的性能差异，进行了SSB（Star Schema Benchmark）单表性能测试。测试环境为三台阿里云主机，配置为Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY CPU @ 2.50GHz，内存容量为64GB，网络带宽10Gbitss，磁盘采用ESSD高效云盘。 **表1：SSB单表测试结果** | 查询序号 | DorisDB用时（毫秒） | ClickHouse用时（毫秒） | DorisDB/ClickHouse | | -------- | ------------------- | --------------------- | ------------------ | | 1 | 56 | 11.80 | 4.72 | | 2 | 2022 | 21.10 | 95.83 | | 3 | 3715 | 50.41 | 73.69 | | 4 | 2965 | 191.75 | 15.46 | | 5 | 4684 | 290.92 | 16.10 | | 6 | 2073 | 87 | 23.83 | | 7 | 3985 | 86 | 46.34 | | 8 | 2502 | 97 | 25.80 | | 9 | 1801 | 177 | 10.17 | | 10 | 160 | 94 | 1.70 | | 11 | 4386 | 80 | 54.82 | | 12 | 1582 | 81 | 19.53 | | 13 | 1081 | 144 | 7.50 | 从测试结果来看，在单表测试的13个查询中，DorisDB在多个查询上的执行速度优于ClickHouse。具体来说，DorisDB在9个查询中的性能表现更好，平均速度快约50%。 #### 三、架构设计与实现 1. **整体架构**： - **Doris**: 使用MPP（Massively Parallel Processing）架构支持SQL查询，适用于实时分析场景。其核心组件包括FE（Frontend）、BE（Backend）和存储层。 - **ClickHouse**: 采用CS（Client-Server）架构具备高度可扩展性，适合大规模数据的实时分析。主要由ClickHouse Server和ClickHouse Client组成。 2. **存储引擎**： - **Doris**: 使用OLAP存储引擎支持多种分区策略如范围分区、列表分区等。 - **ClickHouse**: 采用MergeTree存储引擎针对读操作进行了优化，支持多级索引。 3. **计算引擎**： - **Doris**: 采用了高效的执行计划调度算法能够自动优化查询计划。 - **ClickHouse**: 则通过强大的可扩展性和对大量数据的支持来提升处理效率。 #### 四、建表语句对比 - **Doris**：使用`DUPLICATE KEY`和`PARTITION BY`来优化查询性能； - **ClickHouse**：则通过结合MergeTree存储引擎的 `PARTITION BY` 和 `ORDER BY` 提升数据处理效率； #### 五、总结 Doris与ClickHouse均是针对大数据实时分析场景而设计的高度高效数据库系统。它们各有优势，适用于不同的应用场景。例如，Doris在某些查询上的执行速度更快，适合对性能要求较高的情况；而ClickHouse以其强大的可扩展性和支持大量数据的能力著称。根据具体需求选择合适的工具可以更好地满足业务需求并提高数据分析效率。

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  • Doris与ClickHouse对比概览
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    本文将对Doris和ClickHouse两个数据库系统进行全面对比，旨在帮助读者了解它们的特点、性能及适用场景。 ### Doris与ClickHouse对比分析 #### 一、概述 在大数据时代，高效的数据处理能力对于各类业务场景至关重要。本段落将对比分析两款流行的列式存储数据库系统——Doris（原Apache Doris）与ClickHouse，从性能、架构设计等多个维度进行深入探讨。通过对比测试，我们将了解这两款产品在不同应用场景下的表现，为用户提供选型参考。 #### 二、性能对比测试 为了直观展示Doris与ClickHouse的性能差异，进行了SSB（Star Schema Benchmark）单表性能测试。测试环境为三台阿里云主机，配置为Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY CPU @ 2.50GHz，内存容量为64GB，网络带宽10Gbitss，磁盘采用ESSD高效云盘。 **表1：SSB单表测试结果** | 查询序号 | DorisDB用时（毫秒） | ClickHouse用时（毫秒） | DorisDB/ClickHouse | | -------- | ------------------- | --------------------- | ------------------ | | 1 | 56 | 11.80 | 4.72 | | 2 | 2022 | 21.10 | 95.83 | | 3 | 3715 | 50.41 | 73.69 | | 4 | 2965 | 191.75 | 15.46 | | 5 | 4684 | 290.92 | 16.10 | | 6 | 2073 | 87 | 23.83 | | 7 | 3985 | 86 | 46.34 | | 8 | 2502 | 97 | 25.80 | | 9 | 1801 | 177 | 10.17 | | 10 | 160 | 94 | 1.70 | | 11 | 4386 | 80 | 54.82 | | 12 | 1582 | 81 | 19.53 | | 13 | 1081 | 144 | 7.50 | 从测试结果来看，在单表测试的13个查询中，DorisDB在多个查询上的执行速度优于ClickHouse。具体来说，DorisDB在9个查询中的性能表现更好，平均速度快约50%。 #### 三、架构设计与实现 1. **整体架构**： - **Doris**: 使用MPP（Massively Parallel Processing）架构支持SQL查询，适用于实时分析场景。其核心组件包括FE（Frontend）、BE（Backend）和存储层。 - **ClickHouse**: 采用CS（Client-Server）架构具备高度可扩展性，适合大规模数据的实时分析。主要由ClickHouse Server和ClickHouse Client组成。 2. **存储引擎**： - **Doris**: 使用OLAP存储引擎支持多种分区策略如范围分区、列表分区等。 - **ClickHouse**: 采用MergeTree存储引擎针对读操作进行了优化，支持多级索引。 3. **计算引擎**： - **Doris**: 采用了高效的执行计划调度算法能够自动优化查询计划。 - **ClickHouse**: 则通过强大的可扩展性和对大量数据的支持来提升处理效率。 #### 四、建表语句对比 - **Doris**：使用`DUPLICATE KEY`和`PARTITION BY`来优化查询性能； - **ClickHouse**：则通过结合MergeTree存储引擎的 `PARTITION BY` 和 `ORDER BY` 提升数据处理效率； #### 五、总结 Doris与ClickHouse均是针对大数据实时分析场景而设计的高度高效数据库系统。它们各有优势，适用于不同的应用场景。例如，Doris在某些查询上的执行速度更快，适合对性能要求较高的情况；而ClickHouse以其强大的可扩展性和支持大量数据的能力著称。根据具体需求选择合适的工具可以更好地满足业务需求并提高数据分析效率。
     
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