Doris ClickHouse Greenplum 对比

1. 核心架构对比

  1. Doris (https://doris.apache.org/)

    • MPP架构 + 列式存储
    • 支持实时更新(Unique Key模型)
    • 向量化执行引擎
    • 兼容MySQL协议
  2. ClickHouse (https://clickhouse.com/)

    • 分布式列式存储
    • MergeTree存储引擎家族
    • 向量化查询+SIMD指令优化
    • 支持近似计算(采样、概率数据结构)
  3. Greenplum (https://greenplum.org

    • Shared-Nothing MPP架构
    • 基于PostgreSQL扩展
    • 支持完整ACID事务
    • 支持分区表和多种索引

2.性能特征对比

维度 Doris ClickHouse Greenplum
数据导入速度 10w rows/s 50w-100w rows/s 5w-10w rows/s
查询延迟 100ms-1s 50ms-500ms 1s-10s
并发能力 1000+ QPS 100-200 QPS 50-100 QPS
数据压缩率 5:1 ~ 10:1 10:1 ~ 20:1 3:1 ~ 5:1

3. 典型使用场景

  1. Doris : 实时数仓

    • 高并发即席查询
    • 实时数据看板
    • 混合负载场景(HTAP)
  2. ClickHouse : 日志分析

    • 时序数据分析
    • 用户行为日志分析
    • 大数据量OLAP
  3. Greenplum : 数据仓库

    • 企业级数据仓库
    • 复杂ETL流程
    • 需要ACID事务的分析场景

4.选型建议

需求场景 推荐选择 优势 注意事项
实时数据看板 Doris 高并发+低延迟 需要SSD存储
PB级日志分析 ClickHouse 超高压缩比+快速查询 并发能力有限
复杂事务处理 Greenplum 完整SQL支持+事务保证 硬件资源消耗较大
相关推荐
何中应5 小时前
Doris部署&连接
大数据·数据库·时序数据库·doris
fire-flyer1 天前
ClickHouse系列(九):慢查询、内存 OOM 与稳定性治理
android·clickhouse
fire-flyer1 天前
ClickHouse系列(十):生产架构与最佳实践总结
clickhouse·架构
fire-flyer2 天前
ClickHouse系列(八):ClickHouse 的 UPDATE / DELETE 正确姿势
大数据·数据库·clickhouse
fire-flyer2 天前
ClickHouse系列(七):Materialized View 与多分辨率 Rollup 设计
大数据·数据库·clickhouse·架构
fire-flyer3 天前
ClickHouse系列(二):MergeTree 家族详解
大数据·数据库·clickhouse
fire-flyer3 天前
ClickHouse系列(四):压缩不是为了省磁盘,而是为了更快的查询
数据库·clickhouse
l1t3 天前
测试clickhouse 26.3的新功能
数据库·clickhouse
fire-flyer3 天前
ClickHouse系列(五):ClickHouse 写入链路全解析(Insert 到 Merge)
大数据·clickhouse·架构
fire-flyer3 天前
ClickHouse系列(六):Kafka 到 ClickHouse 的生产级写入架构
clickhouse·架构·kafka