ClickHouse和Apache Doris的区别_doris与clickhouse对比

ClickHouse 和 Doris（Apache Doris）都是用于大数据实时分析的列式存储数据库系统，它们在设计上各有特点和适用场景：

ClickHouse

1. 开发背景：由俄罗斯搜索引擎巨头 Yandex 开发并开源，专为在线分析处理 (OLAP) 场景设计。

2. 列式存储与查询性能：ClickHouse 采用高效的列式存储格式，能快速扫描所需列的数据，大大提升查询速度。其向量化执行引擎能够高效地处理批量数据操作。

3. 分布式架构：支持水平扩展，可通过分片（sharding）和复制（replication）实现高可用性和大容量存储。

4. SQL支持：提供强大的SQL查询能力，支持复杂的聚合、窗口函数以及其他高级分析功能。

5. 实时写入与更新：ClickHouse 对于实时插入和查询具有较好的支持，但对事务支持有限，更适合批处理或近实时分析。

6. 数据压缩与优化：ClickHouse 提供多种数据压缩选项以减少存储空间需求，并通过索引和其他优化手段提高查询效率。

Apache Doris (百度研发)

1. 定位与特性：Doris 设计之初是为了满足大规模实时数据分析需求，它强调易用性、实时性以及低延迟查询。

2. MPP架构：采用分布式共享无共享的多处理器并行处理架构（Massively Parallel Processing, MPP），每个节点都能独立处理查询任务。

3. 表模型：Doris 支持更灵活的表模型，如支持稀疏矩阵存储，允许用户定义的维度和指标列，便于进行多维分析。

4. 即时分析：Doris 强调即时数据分析能力，支持高并发的低延迟查询，特别适合即席查询和 BI 分析场景。

5. 自动分区与数据分布：Doris 自动将数据分布在集群中，根据用户配置可以实现基于哈希或范围的分区策略。

6. 更新策略：Doris 同样支持高效的实时写入，同时对于小范围内的数据更新也提供了支持。

总结来说，ClickHouse 更倾向于极致查询性能和大数据量下的复杂分析，而 Doris 则在保证查询性能的同时，更加注重易用性、实时查询体验以及针对BI工具的良好集成。选择哪个系统取决于具体的业务需求、数据规模、实时性要求等因素。