ClickHouse、MySQL 和 PostgreSQL 是不同的数据库管理系统，它们的架构和用途也各不相同。ClickHouse 专为在线分析处理 (OLAP) 设计，而 MySQL 和 PostgreSQL 专为在线事务处理 (OLTP) 设计。
以下是 ClickHouse 与 MySQL 和 PostgreSQL 的比较：
1. 存储引擎：
- ClickHouse： 使用列式存储引擎，针对分析查询、快速聚合和数据压缩进行了优化。
- MySQL： 使用基于行的存储引擎，适用于事务性工作负载，提供更快的插入和更新。
- PostgreSQL： 使用面向行的存储模型，更适合插入量大的实时应用程序。
2. 查询语言：
- ClickHouse： 使用 ClickHouse SQL，专为分析处理而设计，支持复杂的分析和窗口函数以及专门的数据类型。
- MySQL： 使用 SQL，一种在许多其他数据库系统中使用的标准数据库语言。
- PostgreSQL： 使用 SQL。
3. 可扩展性：
- ClickHouse： 旨在处理繁重的分析工作负载，并高效地并行处理大量数据。它可以通过向集群添加更多服务器来实现水平扩展。ClickHouse 具有水平可扩展性，这意味着它可以根据需要通过向集群添加多个节点来处理大数据。
- MySQL： 在处理大型数据集或复杂查询时可能会面临可扩展性挑战，尤其是在处理聚合和连接时。
- PostgreSQL： 垂直可扩展，这意味着它可以通过升级硬件资源来处理更大的数据集。
4. 数据复制：
- ClickHouse： 支持异步数据复制，这使得数据能够以低延迟从一台服务器复制到另一台服务器，这对于高可用性和灾难恢复场景至关重要。
- MySQL： 支持数据复制，但提供更灵活的不同复制拓扑，例如主从复制和主主复制。
- PostgreSQL： 支持复制以实现高可用性。
5. 数据类型：
- ClickHouse： 提供针对分析处理优化的专用数据类型，例如 UInt8、Int32、Float64 和 Date。它还支持数组和嵌套结构。
- MySQL： 具有标准的数据类型集，但缺少 ClickHouse 提供的一些专用数据类型。
- PostgreSQL： 支持各种数据类型，包括 JSON、数组和 hstore。
6. 性能：
- ClickHouse： 针对分析查询进行了优化，并通过利用向量化查询执行、数据压缩和并行处理来提供快速的查询响应时间，尤其是在大型数据集上。
- MySQL： 是一种通用数据库，可以处理分析工作负载，但可能无法提供与 ClickHouse 相同的性能水平。 MySQL 在 OLTP 查询方面表现更好。
- PostgreSQL： 由于其强大的 ACID 合规性和多版本并发控制 (MVCC)，在事务效率方面表现出色。
7. 索引：
- ClickHouse： 使用稀疏主索引和数据跳过索引，通过最小化磁盘和内存开销来提高性能。
- MySQL： 索引策略主要涉及 B 树索引。但是，也有一些例外情况，例如用于空间数据的 R 树索引、用于基于内存引擎的表的哈希索引以及用于基于 InnoDB 的表的全文索引。
- PostgreSQL： 支持各种索引（例如，B 树、GIN）。
8. 数据一致性：
- ClickHouse： 在分布式设置中实现最终一致性，优先考虑速度而不是严格的一致性。
- MySQL： 提供强大的 ACID 合规性，确保事务期间的数据完整性。
- PostgreSQL： 提供强大的 ACID 合规性，确保事务期间的数据完整性。
9. 数据压缩：
- ClickHouse： 支持多种压缩算法，例如 LZ4、ZSTD、Delta 和 T64。根据您的数据类型，您可以使用这些编解码器来实现更高的压缩率。由于其面向列的结构，ClickHouse 降低了存储成本。
- MySQL： InnoDB 存储引擎通过利用 zlib 库 支持页面级和表级压缩。该库利用 LZ77 压缩算法，该算法在压缩率和速度之间提供了良好的平衡，但在压缩选项方面不如 ClickHouse 灵活。
例子：
- 如果您运营一个约会应用程序，并且需要在 John Doe 的行中更改雇主，Postgres 可以无缝地做到这一点。
- 如果您运营一家金融交易初创公司，并且需要计算数十亿条条目的平均交易价格，ClickHouse 可以在不使用任何额外缓存或优化引擎的情况下，通过一次读取来计算出结果。
通常在需要分析大量数据 的业务场景下，列式存储引擎比行式存储引擎更适用136. 列式数据库在数据仓库 、大数据分析 和**在线分析处理（OLAP）**等领域表现出色3.
- 高效的数据压缩 列式存储通过按列存储数据，能够有效压缩重复数据，节省存储空间1.
- 快速的查询性能 通过仅读取与查询相关的列，列式存储能够显著减少 I/O 开销，从而提升查询性能1.
- 向量化计算 列式数据库可以利用现代 CPU 的 SIMD 指令集对同一列的数据进行向量化计算，进一步提升分析性能1.
- 灵活的数据模型 列式数据库通常采用无模式或宽表设计，可以轻松适应数据结构的变化，非常适合存储半结构化或非结构化数据1.
- 高可扩展性 列式数据库通常采用共享无锁架构，通过横向扩展来线性扩展计算和存储能力，满足大数据场景的需求1.
- 自动索引 每一列都可以作为索引，无需为每个列创建额外的索引数据结构，简化数据库管理，提高查询效率115.
- 延迟物化 在数据运算过程中一般无需解压缩，而是以指针替代运算，直到最后输出完整的数据，减少对 CPU、内存和网络传输的消耗，最终降低所需的存储空间1.
- 事务处理 行式存储在事务处理方面表现出色，保证数据的一致性和可靠性6.
- 快速写入 由于数据按行存储，写入整行数据时只需要在连续的位置写入数据，相对较快8.
- 随机访问 对于需要频繁进行随机访问整行数据的场景，行式存储更加适用8.
以下是一些典型的业务场景，在这些场景下列式存储引擎通常比行式存储引擎表现更好：
- 数据仓库 列式数据库可以作为数据仓库的核心存储引擎，用于高效存储和分析海量数据1.
- 在线分析处理（OLAP） 列式数据库可以快速读取和处理数据，提供实时分析结果3. 例如，在金融分析中，分析师需要对大量交易数据进行实时查询，以发现市场趋势和异常行为3.
- 大数据分析 列式存储数据库计算引擎适用于大数据分析，可以实现快速的查询和分析2. 它可以高效地进行聚合计算、数据挖掘、机器学习等复杂分析任务2.
- 商业智能（BI） 列式数据库非常适合数据分析和商业智能等需要快速响应的应用场景1.
- 物联网（IoT） 列式数据库天然适合存储和分析物联网设备产生的时序数据1.
- 金融风控和反欺诈 列式数据库可以快速分析大量交易数据，识别异常模式，应用于金融风控和反欺诈领域1.
- 个性化推荐和广告投放 利用列式数据库的高性能分析能力，可以为用户提供个性化的推荐和广告投放服务1.
- 网络日志 列式数据库可以有效压缩重复数据，从而节省存储空间，存储大量重复数据的应用场景（如网络日志）尤为重要1.