Doris和Clickhouse对比

wuli玉shell2025-05-14 10:38

目录

    • 一、Doris和Clickhouse对比
    • [二、MPP架构和Shared-Nothing 架构对比](#二、MPP架构和Shared-Nothing 架构对比)
      • [1. 什么是 MPP 架构？](#1. 什么是 MPP 架构？)
      • [2. 什么是 Shared-Nothing 架构？](#2. 什么是 Shared-Nothing 架构？)
      • [3. MPP 和 Shared-Nothing 架构的区别](#3. MPP 和 Shared-Nothing 架构的区别)
      • [4. 使用场景对比](#4. 使用场景对比)
        • [MPP 架构适用场景](#MPP 架构适用场景)
        • [Shared-Nothing 架构适用场景](#Shared-Nothing 架构适用场景)
      • [5. 举例说明](#5. 举例说明)
        • [MPP 架构（以 Doris 为例）](#MPP 架构（以 Doris 为例）)
        • [Shared-Nothing 架构（以 ClickHouse 为例）](#Shared-Nothing 架构（以 ClickHouse 为例）)
      • [6. 总结**](#6. 总结**)

Doris 和 ClickHouse 都是非常流行的分布式数据库系统，主要用于处理大规模数据分析任务。它们在底层架构、运行原理和使用场景上有显著的区别。以下是详细对比：

一、Doris和Clickhouse对比

1. 底层架构**

Doris
  • 架构设计 ：专为 OLAP（在线分析处理） 场景设计的分布式存储和计算引擎 ，支持高并发和低延迟的 SQL 查询。Doris 是基于 Google 的开源项目 Apache Impala 和 Apache Kudu 的设计理念，后来由百度开源并捐赠给 Apache 基金会（现在是 Apache Doris）。它采用了 MPP（Massively Parallel Processing）架构，支持分布式计算。
  • 组件 ：
    • FE（Frontend）：负责 SQL 解析、查询优化、元数据管理等。
    • BE（Backend）：负责实际的数据存储和查询执行。
  • 存储引擎 ：Doris 内置了列式存储引擎 ，支持高效的压缩和数据读取，适合 OLAP（在线分析处理）场景。
  • 分布式架构 ：通过分片（Shard）和副本（Replica）机制实现数据的分布式存储和高可用性。
ClickHouse**
  • 架构设计 ：ClickHouse 是由 Yandex 开发的列式存储数据库 ，专为 OLAP 场景设计。它采用 Shared-Nothing 架构 ，所有节点独立运行，数据分布式存储。
  • 组件 ：
    • 单节点架构：ClickHouse 的每个节点都可以独立运行，支持分布式查询。
    • 分布式表：通过分布式表实现跨节点的数据查询。
  • 存储引擎：ClickHouse 也是基于列式存储，支持 MergeTree 等多种存储引擎，提供强大的数据分区和索引功能。
  • 分布式架构 ：通过分区和分片机制 实现数据分布式存储，支持水平扩展。

2. 运行原理

Doris
  • 查询优化 ：Doris 使用基于成本的查询优化器（CBO），能够对复杂的 SQL 查询进行优化。
  • 数据分布 ：数据通过分片和副本机制分布在多个 BE 节点上，支持负载均衡和高可用。
  • 执行模型 ：Doris 的查询执行采用流式处理方式，支持高并发查询。
  • 索引机制 ：支持主键索引和二级索引，能够加速查询。
ClickHouse
  • 查询优化 ：ClickHouse 的查询优化器更偏向规则优化，适合处理简单的查询，复杂查询优化能力相对较弱。
  • 数据分布：通过分布式表将数据分布在多个节点上，支持水平扩展。
  • 执行模型 ：ClickHouse 使用向量化执行模型，能够高效处理批量数据。
  • 索引机制 ：ClickHouse 支持稀疏索引（Sparse Index） ，主要通过数据分区和主键索引加速查询。

3. 使用场景

Doris
  • 适用场景 ：
    • 实时数据分析 ：Doris 支持高吞吐的实时数据写入和查询，适合处理实时数据分析场景。
    • 复杂 SQL 查询：Doris 对复杂 SQL 查询的支持较好，适合数据仓库场景。
    • 数据集成：支持多种数据源的集成（如 Kafka、Hive 等），适合构建统一的数据分析平台。
  • 典型应用 ：
    • BI 报表
    • 用户行为分析
    • 实时推荐系统
ClickHouse
  • 适用场景 ：
    • 高性能查询 ：ClickHouse 在处理简单查询和聚合操作时性能极高，适合日志分析和监控场景。
    • 时序数据分析 ：ClickHouse 对时序数据的支持非常强，适合处理监控数据和指标数据。
    • 数据写入量较低的场景 ：ClickHouse 的写入性能相对较弱，更适合以查询为主的场景。
  • 典型应用 ：
    • 日志分析
    • A/B 测试
    • 数据监控和告警

4. 优缺点对比

特性 Doris ClickHouse
查询性能 优秀，尤其是复杂 SQL 查询 极高，适合简单聚合查询
实时写入能力 支持高吞吐实时写入 写入性能较弱，适合批量写入
扩展性 支持分布式扩展，易于管理 支持分布式扩展，但管理复杂
生态支持 支持多种数据源集成 集成能力较弱，需额外开发
学习曲线 较为简单，易于上手 较陡，需深入理解原理

总结

  • 如果你的场景需要处理复杂 SQL 查询、实时数据分析 ，并且对数据集成能力有较高要 求，Doris 是更好的选择。
  • 如果你的场景以高性能查询为主 ，数据写入量较低，或者是时序数据分析场 景，ClickHouse 是更适合的工具。

根据具体业务需求选择合适的数据库系统，可以最大化性能和效率！如果有具体的业务场景，可以进一步讨论如何优化选择。

二、MPP架构和Shared-Nothing 架构对比

MPP（Massively Parallel Processing）架构和 Shared-Nothing 架构是两种常见的分布式数据库架构，它们在设计理念和实现方式上有显著的区别。以下是详细解释及对比：

1. 什么是 MPP 架构？

定义
  • MPP（Massively Parallel Processing，海量并行处理）架构是一种分布式计算架构，通常由多个独立的节点组成，每个节点都有自己的 CPU、内存和存储设备。
  • 在 MPP 系统中，任务被分解为多个子任务 ，并行地分发到不同的节点上执行 ，然后将结果汇总。
特点
  • 强协作 ：节点之间通过高速网络进行通信和协作，通常需要一个中心节点（或控制节点）来协调任务。
  • 数据分片 ：数据被水平分片（Sharding）存储在不同的节点上，每个节点负责处理自己存储的数据。
  • 任务分发：查询被拆分为多个子任务，由多个节点并行执行。
  • 高性能 ：适合处理复杂查询和大规模数据分析任务。
典型代表
  • Apache Doris
  • Greenplum
  • Amazon Redshift
  • Teradata

2. 什么是 Shared-Nothing 架构？

定义
  • Shared-Nothing 架构是一种分布式系统设计理念 ，每个节点完全独立 ，拥有自己的 CPU、内存和存储，节点之间没有共享的资源。
  • 在 Shared-Nothing 系统中，数据被分布式存储在各个节点上，节点之间通过网络通信，但尽量减少交互。
特点
  • 完全独立：每个节点独立运行，节点之间没有共享的内存或存储资源。
  • 分布式存储 ：数据被分片存储在不同的节点上，查询时通过分布式表进行全局访问。
  • 去中心化 ：没有单一的控制节点，通常通过分布式协议（如 Gossip 协议）实现节点间的协调。
  • 高扩展性：适合水平扩展，新增节点时无需对现有节点进行较大改动。
典型代表
  • ClickHouse
  • Apache Cassandra
  • Google Bigtable
  • Amazon DynamoDB

3. MPP 和 Shared-Nothing 架构的区别

特性 MPP 架构 Shared-Nothing 架构
资源共享 节点之间通过网络协作，可能有部分资源共享 每个节点完全独立，无共享资源
任务协调 通常有一个中心节点负责任务分发和协调 无中心节点，节点之间通过分布式协议协作
查询优化 支持复杂查询优化，适合复杂 SQL 和 OLAP 场景 查询优化能力较弱，更适合简单查询和聚合
扩展性 扩展性较好，但需要协调节点间的资源和任务 扩展性极高，新增节点对现有系统影响较小
性能 对复杂查询性能优异，适合大规模数据分析 对简单查询性能极高，适合实时和高频查询
应用场景 数据仓库、BI 分析、实时数据分析 日志分析、时序数据处理、监控系统
数据分布和存储 数据通过分片存储，节点间可能会有数据交换 数据分片存储，尽量减少节点间的数据交互
故障恢复 通常需要中心节点协调恢复 节点独立，单节点故障对整体影响较小

4. 使用场景对比

MPP 架构适用场景
  • 复杂 SQL 查询：需要执行复杂的 JOIN、子查询、窗口函数等操作。
  • 大规模数据分析：需要高吞吐量和强大的查询优化能力。
  • 数据仓库：适合构建企业级数据仓库，支持多维度分析。
Shared-Nothing 架构适用场景
  • 高并发查询：需要支持大量的简单查询和聚合操作。
  • 实时数据处理：适合处理时序数据、日志数据和监控数据。
  • 水平扩展：需要频繁扩展节点以支持数据增长。

5. 举例说明

MPP 架构（以 Doris 为例）
  • 假设有一个复杂的 SQL 查询：需要对用户行为数据进行多表 JOIN 和聚合分析。
  • Doris 会将查询分解为多个子任务，分发到不同的 BE 节点上执行，每个节点处理自己负责的数据分片。
  • BE 节点之间需要协作，交换中间结果，最终由 FE 节点汇总结果。
Shared-Nothing 架构（以 ClickHouse 为例）
  • 假设有一个简单的查询：统计某个时间段内的访问日志数量。
  • ClickHouse 的每个节点独立存储自己的日志数据分片，查询时直接在本地节点上执行聚合操作。
  • 节点之间几乎没有数据交互，最终将各节点的部分结果汇总。

6. 总结**

  • MPP 架构 更适合需要复杂查询优化和节点间协作的场景，例如企业数据仓库和 BI 报表。
  • Shared-Nothing 架构 更适合高并发、简单查询和实时分析的场景，例如日志分析和监控系统。

选择哪种架构取决于业务需求。如果你的系统需要处理复杂的 SQL 查询，推荐 MPP 架构；如果你的系统需要处理高并发的简单查询，推荐 Shared-Nothing 架构。

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