Doris和Clickhouse对比

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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