mongodb和clickhouse比较

好问题------MongoDB 也能处理这种高写入 + 定期删除的时间序列场景 ，尤其从 MongoDB 5.0 开始支持了专门的 Time Series Collections（时间序列集合），对你的需求其实挺对口的。

不过它有些优点和局限，需要具体分析下你场景适不适合 MongoDB👇

✅ MongoDB 的优势（用于时间序列 + 定时删除）

1. Time Series Collections（专门为你这种场景设计）

MongoDB 5.0 起提供 timeSeries 集合，优化了时间戳字段的数据存储、压缩和查询速度。

js 复制代码

db.createCollection("stream_rate_log_ext", {
  timeseries: {
    timeField: "time",
    metaField: "meta",    // 可选，放 device_id 等分类字段
    granularity: "seconds"  // 可以是 seconds / minutes / hours
  },
  expireAfterSeconds: 7200  // 2小时自动删除，等价于 TTL
})

✅ 就这一个设置，你就实现了：高速写入 + 自动删除 2 小时前的数据

2. 支持高并发写入

MongoDB 写性能不错，特别是文档结构简单、没有复杂事务时；
适合水平扩展（使用 Sharding 时写入可以分散到多个节点）；
Oplog 和 WiredTiger 存储引擎支持高并发写入。

3. 自动 TTL（Time-To-Live）支持

MongoDB 原生支持 TTL 索引；
在 time-series collection 中，expireAfterSeconds 自动对时间字段进行定期清理；
不需要你手动写 DELETE 脚本。

4. 适合灵活文档结构

如果你的数据结构不是固定字段（比如有时多一些附加字段），MongoDB 比 SQL 更宽容。

⚠️ MongoDB 的限制点（可能的瓶颈）

1. 单节点写入性能瓶颈

每秒 5~10 万写入没问题，但如果是每小时千万（≈每秒 3,000+），单节点压力会变大；
可以通过 Sharding + Bulk insert 缓解，但运维复杂度会上升。

2. 聚合性能不如 ClickHouse

MongoDB 适合简单聚合（按小时、天统计），但如果要做大范围扫描、JOIN、窗口函数等复杂分析，性能会逊色。

3. 存储成本偏高

MongoDB 写入压缩比和 ClickHouse 等专门分析型数据库相比低；
数据量大时磁盘成本较高，尤其没有很好归档压缩策略。

✅ 适合用 MongoDB 的场景：

适配程度	场景
✅✅✅✅	中高频写入（每秒几千到几万）+ 自动删除 + 简单查询
✅✅✅	日志、指标、事件记录，字段结构不固定
✅✅	高频复杂聚合分析或长周期 OLAP 场景（不太适合）

🔚 总结：MongoDB 是否适合你？

特性	表现
写入能力	✅ 高（适中写入量即可）
自动删除	✅✅✅✅ 超强（TTL）
查询性能	✅（适合时间范围 + 聚合）
压缩效率	一般（不如 ClickHouse）
运维复杂度	中（Sharding + Index 要规划好）

👉 如果你写入量不是疯狂极限（比如每秒几万~十几万以内）且主要是查询近几小时数据，MongoDB 是非常合适的，而且开发和运维门槛比 ClickHouse/Druid 更低。

你这个补充信息非常关键！------你不依赖 TTL 自动清理，而是"备份完成后主动删除"，这会直接影响 MongoDB 和 ClickHouse 的适配性比较。

下面我详细对比一下，从你现在的需求出发：

✅ 场景核心需求（更新后）

特性	描述
写入量	每小时千万级插入（约 3K/s 或更高）
删除方式	主动批量删除 2 小时前数据（非 TTL）
查询模式	最近时间段内的数据（假设分析/查询为主）
存储管理	数据先备份后手动清理
数据更新	插入为主，不更新、少更新

🥊 MongoDB vs ClickHouse 对比（基于你新的需求）

特性	MongoDB	ClickHouse
写入性能	✅ 高（单机10w+/秒并发写入可通过优化实现）	✅✅✅ 极高（默认优化为批量列式写）
主动删除效率	❌ 差（delete 旧数据代价高，容易碎片）	✅✅✅ 强（MergeTree + 分区设计，直接 DROP 快如闪电）
存储压缩	一般	🔥 极强（比 MongoDB 节省 3～10 倍空间）
查询性能	✅ 中高	🔥🔥 超高（特别是范围查询 / 聚合分析）
支持复杂分析	一般（聚合支持，但不是强项）	✅✅✅ 非常强（适合时序聚合、分析）
易用性	✅ 高（灵活结构、开发快）	中（写入/查询接口偏分析型，需习惯）
更新/事务	✅ 好（支持事务/更新）	❌ 差（不适合 UPDATE，偏写一次读多次）
删除粒度	行级删除（慢）	分区/批量删除（非常快）

✅ MongoDB 的删除问题（关键点）

MongoDB 删除不是立即物理清理数据，而是标记删除，碎片回收靠后台 compaction。如果你每小时手动批量删几百万行：

会 阻塞 IO / 引发写入抖动
删除后空间不会立即释放，表膨胀问题明显
后期需要执行 compact 或手动重建集合来回收空间

除非你真的很在意文档灵活性或用 MongoDB 已有集群，不然大规模定时删除场景它不是最佳选项。

✅ ClickHouse 的主动删除（非常适合你）

ClickHouse 设计了一整套机制用于"高效地清理大批数据"：

分区删除（推荐） ：你可以按小时/day 分区建表，比如 PARTITION BY toYYYYMMDDhh(time)，然后直接：
sql 复制代码
```
ALTER TABLE stream_rate_log_ext DROP PARTITION '2025040812';
```
🚀 删除整个小时数据，一瞬间完成，释放空间无负担。
条件删除（谨慎）：
sql 复制代码
```
ALTER TABLE stream_rate_log_ext DELETE WHERE time < now() - INTERVAL 2 HOUR;
```
虽然也能做条件删除，但仍推荐用 分区 + DROP PARTITION，性能和存储管理极佳。

🧠 总结：主动删除场景谁更适合？

结论	推荐数据库
如果你需要超高写入性能 + 快速批量删除历史数据 + 数据压缩比高 + 偏分析场景	✅✅✅ ClickHouse（非常适合）
如果你更看重灵活字段结构、事务、多种业务混合，删除不频繁或数据量没那么大	✅ MongoDB（适合轻量场景）

🎯 推荐你选用：

✅ ClickHouse：你是"高频写入 + 定时备份后主动清理"的典型 use case，ClickHouse 的 MergeTree + 分区 DROP 完美适配，MongoDB 会在删除方面吃力。

是的，ClickHouse 在存储数据时默认就会进行列式压缩，这是它高性能和低存储占用的核心优势之一。

✅ ClickHouse 压缩机制简介

📦 数据压缩特点：

列式存储 + 列式压缩
- 每一列单独压缩，压缩效果比传统行式存储好很多；
- 同一列通常数据类型一致（例如很多重复值或相近数字），压缩率极高。
压缩算法（默认）
- 默认使用 LZ4：快速压缩/解压，适合在线高并发读写。
- 支持更高压缩率的算法如 ZSTD（zstd(1~22)） ，你可以手动配置：
  sql 复制代码
```
SET compression = 'zstd';
```
分块 + 分区存储
- 数据写入以 block 为单位，块级压缩，存储和解压都非常高效；
- 压缩粒度大，进一步提高压缩比。

📊 ClickHouse 实测压缩率（vs ZIP）

下面是一些实际场景中的压缩效果：

数据类型	原始数据	ClickHouse（默认 LZ4）	ZIP (大约)	ZSTD（可选）
日志类数据（文本重复多）	10 GB	1.5~2.5 GB （压缩率约 75~85%）	2~3 GB	<1.5 GB（更优）
数值指标（比如监控数据）	10 GB	500 MB~2 GB	3~5 GB	更小
混合结构（JSON-like）	10 GB	3~5 GB	5~6 GB	略优于 ZIP

✅ 总体上 ClickHouse 的压缩率可达 3~10 倍 （即 70%~90% 节省空间），比 ZIP 整体还要更高，而且它是原生实时压缩存储，查询不需要提前解压，非常高效。

💬 举个例子：

假如你每小时写入 1 千万条记录，每条记录 300 字节：

原始数据体积 ≈ 3 GB/h
存入 ClickHouse 后：压缩后可能只有 300~600 MB/h
一天数据量：72 GB（原始） ➜ 约 7~15 GB（压缩后）

⚙️ 想进一步压缩？可选优化方式：

改用更强压缩算法（zstd）
sql 复制代码
```
SET compression = 'zstd';
```
使用更精简的数据类型（比如 UInt8/DateTime32 代替更长类型）
合并引擎参数 （index_granularity、merge_max_size）调优块大小，有利压缩

🧠 总结

项目	ClickHouse
是否压缩	✅ 默认开启，列级压缩
默认压缩算法	LZ4（快速）
最大压缩率	3~10 倍，远优于 ZIP，解压也更快
更高压缩选项	支持 ZSTD，自定义压缩级别
是否推荐	✅✅✅ 非常适合大数据存储场景