OLAP数据库选型指南：Doris与ClickHouse的深入对比与分析

OLAP数据库选型指南：Doris与ClickHouse的深入对比与分析

在当今数据驱动的时代，数据的存储、处理和分析变得尤为重要。为了满足这一需求，市场上涌现出了许多优秀的数据处理和分析工具。其中，Doris和ClickHouse是两个备受关注的开源项目。本文将对Doris和ClickHouse进行技术选型对比，帮助大家了解它们的特点和适用场景。

起源与背景

Doris：

• 最初由百度大数据部研发，名为百度Palo。
• 2017年开源，2018年贡献给Apache社区并更名为Apache Doris。
• 设计目标是为了满足大数据场景下的实时分析需求。

ClickHouse：

• 由Yandex公司开发并开源。
• 专为OLAP场景设计，特别适合大宽表和数据聚合查询。
• 在Yandex内部广泛应用于各种大数据分析场景。

运维

Doris：

• Doris提供了简洁的运维体验。例如，它支持自动故障节点恢复和灵活的扩缩容能力，降低了手动介入的频率。
• 提供了丰富的监控和诊断工具，帮助运维人员快速定位和解决问题。
• 社区活跃，提供了良好的支持，使得运维过程中遇到的问题可以得到及时解答。

ClickHouse：

• ClickHouse在运维方面相对复杂一些。例如，对于Shard和Replica的维护，ClickHouse需要在配置文件中进行人工配置。
• 虽然也提供了一些监控和诊断工具，但在易用性和功能丰富性上可能不如Doris。
• 社区同样活跃，但由于某些特性较为独特，可能需要更深入的了解和学习才能有效解决问题。

扩展性

Doris：

• Doris支持在线扩容和缩容，可以轻松应对数据量和计算需求的变化。
• 通过动态分区功能，可以方便地对数据进行细粒度管理，提高查询性能。
• 支持多种数据导入方式，包括批量导入和实时导入，可以灵活地应对不同场景下的数据导入需求。

ClickHouse：

• ClickHouse也支持在线扩容和缩容，但需要更复杂的配置和管理。
• 通过使用分布式表和数据复制功能，可以实现数据的水平扩展和高可用性。
• 提供了多种表引擎和优化选项，以满足不同场景下的查询和数据处理需求。但在某些复杂场景下，可能需要额外的配置和优化才能实现最佳性能。

架构

Doris：

• Doris采用了MPP（大规模并行处理）架构和列式存储格式，可以高效地处理大规模数据和分析查询。
• 支持动态数据分区和自动数据分布策略，以实现负载均衡和高效查询。
• 通过简化的建表语句和优化的执行引擎设计，提供了更好的易用性和性能表现。

ClickHouse：

• ClickHouse同样采用了MPP架构和列式存储格式，专注于OLAP场景的优化。
• 支持多种表引擎和数据复制功能以应对不同的数据存储和处理需求。这些设计使得ClickHouse在架构上具有很高的灵活性和可扩展性。
• 然而在某些方面如join操作上可能不如Doris高效灵活；同时其SQL支持也有限制（如开窗函数仍在试验阶段）。这些特点使得在选择数据库时需要根据具体业务场景进行权衡考虑。

存储与数据模型

Doris：

• 采用列式存储，支持向量化执行引擎，能够高效地处理批量数据操作。
• 支持更灵活的表模型，如稀疏矩阵存储、用户定义的维度和指标列等，便于进行多维分析。
• 数据按列存储和按列压缩，减少了存储空间需求并提高了查询效率。

ClickHouse：

• 也采用列式存储，特别适合执行聚合查询。
• 提供了多种表引擎，如MergeTree、Log等，以满足不同的数据存储和处理需求。
• 支持数据分区和数据复制功能，提高了数据的可靠性和查询性能。

查询性能

Doris：

• 强调即时数据分析能力，支持高并发的低延迟查询。
• 通过自动分区和数据分布等策略，实现了负载均衡和高效查询。
• 在复杂查询和关联查询方面表现良好，适合即席查询和BI分析场景。

ClickHouse：

• 在单表查询性能上表现卓越，特别是在处理大宽表和数据聚合查询时。
• 向量化执行引擎和高效的数据压缩技术进一步提高了查询速度。
• 然而，在处理复杂查询和关联查询时可能不如Doris灵活和高效。

导入与并发

Doris：

• 支持批量导入和实时导入等多种数据导入方式。
• 通过优化存储和查询引擎，实现了高并发的数据写入和查询能力。
• 适用于需要实时处理和分析大量数据的场景。

ClickHouse：

• 也支持批量导入和实时导入等功能。
• 在单表导入性能上表现优异，特别是对于本地磁盘的导入。
• 但在分布式表导入和高并发查询方面可能不如Doris稳定和高效。

易用性与生态

Doris：

• SQL语法与MySQL相似，降低了学习成本。
• 提供了丰富的文档、社区支持和开发者工具，方便用户学习和使用。
• 与多种BI工具和可视化平台兼容性好，易于集成和扩展。

ClickHouse：

• SQL语法相对独特，可能需要一定的学习成本。
• 不过也提供了详细的文档和社区支持，帮助用户解决问题和共享经验。
• 在生态方面，ClickHouse正在不断发展壮大，与各种工具和平台的集成也在逐步完善。

开发语言

Doris：

• Doris的主要使用C++作为查询和存储引擎的开发语言，同时使用java开发了FE组件。
• 使用C++可以让Doris在底层数据处理、内存管理、并发控制等方面实现更高的效率和稳定性。
• 同时，Doris也提供了一些与MySQL兼容的SQL接口和函数，使得上层应用开发更加便捷。

ClickHouse：

• ClickHouse同样使用C++作为主要开发语言，这也是它能够实现高性能数据处理和分析的重要原因之一。
• 与Doris类似，ClickHouse也利用C++的优势在底层实现了高效的数据存储、索引、查询等功能。
• 此外，ClickHouse还提供了一些特有的SQL语法和函数，以及支持多种编程语言的客户端库，如Python、Java等，方便用户进行应用开发。

在开发语言方面，Doris和ClickHouse都选择了C++作为主要实现语言，这保证了它们在性能和稳定性方面的优势。同时，两者也都提供了与SQL兼容的接口和函数库，使得应用开发更加便捷。

其他特性与优势

Doris：

• 支持动态分区和自动数据分布等高级功能，方便用户管理和优化数据。
• 提供了多种数据压缩选项和索引策略，以减少存储空间需求并提高查询效率。
• 注重实时性和稳定性，适用于对响应时间有严格要求的在线分析场景。

ClickHouse：

• 支持Vectorized执行和SIMD指令等底层优化技术，显著提高了数据处理速度。
• 提供了丰富的函数库和扩展机制，方便用户进行自定义开发。
• 在处理海量数据和复杂查询方面表现优异，适合数据挖掘、日志分析等场景。

综上所述，Doris和ClickHouse都是基于MPP架构的高性能数据库系统，各自具有独特的优势和适用场景。选择哪个数据库取决于具体的业务需求、数据量、查询模式以及对实时性、稳定性和易用性的要求等因素。

总结

Doris和ClickHouse都是优秀的数据处理和分析工具，具有出色的性能和功能。在选择时，需要根据实际需求进行性能测试、功能对比、易用性评估和社区支持考察。同时，还需要考虑具体的应用场景和数据特点，选择最适合的技术方案。