引言
在当今数据驱动的商业环境中，OLAP（在线分析处理）数据库的选择对企业的数据分析能力和运维成本有着深远影响。Apache Doris 和 ClickHouse 作为业界领先的高性能 OLAP 数据库，各自在不同场景下展现出独特优势。
- Apache Doris 以其优秀的宽表查询能力、多表 JOIN 性能、实时更新、search 以及湖加速特性而著称。
- ClickHouse 同样在宽表处理方面表现出色，其丰富的分析函数库和高性能单表聚合能力备受青睐。
然而，从运维角度来看，两者在存算分离架构、集群管理自动化、分布式存储处理以及故障恢复机制方面存在显著差异。更为重要的是，两者在开源策略和商业化模式上的不同选择，直接影响到企业用户的技术选型决策。
开源与闭源：透明度与演进路径
Apache Doris 作为 Apache 软件基金会的顶级项目，遵循 Apache 2.0 协议，其治理权归属社区 ，代码演进完全开放，关键特性如存算分离、实时更新、倒排索引均为开源。用户和厂商可在其基础上自由构建云服务或私有化部署，当前已有如 VeloDB 等企业提供基于 Doris 的商用服务，核心功能持续开源。用户既可以选择自主部署开源版本，也可以使用商业云服务，选择权完全掌握在用户手中。
ClickHouse 也采用 Apache 2.0 协议，但并非基金会托管项目，而是由公司 ClickHouse Inc. 主导开发，其商业闭源部分集中在 ClickHouse Cloud 。如社区长期期待的 SharedMergeTree（存算分离能力）与轻量更新机制 ，仅在 ClickHouse Cloud 中可用，引发用户对其"开源未来"走向的担忧（参考 Altinity 博客）。这种策略意味着用户如果需要使用最新的核心功能，必须选择商业云服务，失去了自主部署和完全控制的灵活性。对于有数据安全、成本控制或定制化需求的企业来说，这种限制可能成为重要的选型障碍。
存算分离：灵活性与限制
在支持存算分离方面，Apache Doris 自 3.0 版本起即提供开源能力，用户可将数据存储在 S3、OSS 等对象存储中，而计算节点则无状态运行。通过存算分离（SSD 存热数据、S3 存冷数据）与 Kubernetes 原生集成，Doris 实现了弹性扩缩、按需启动、资源隔离等功能，在大数据量场景下可以显著降低整体成本，部分案例显示可节省约 70%。这种能力对于构建现代化、云原生分析平台至关重要。相比之下，ClickHouse 的存算分离功能目前仍然仅限于 ClickHouse Cloud 中闭源实现，开源版本无法本地部署该架构，用户若需使用相关能力只能订阅商业云服务，这无疑限制了在私有云或混合云环境下的可控性与灵活性。
集群管理：自动化与手动
从集群管理与运维角度看，Apache Doris 的自动化程度显著高于 ClickHouse。Doris 在集群扩容时，能够自动将数据重新分布至新加入的节点上，保证数据与计算负载的均衡。以菜鸟网络为例，其生产环境中 Doris 集群频繁的扩缩容应对电商大促活动，无需人工干预，且服务不中断。而 ClickHouse 的部署过程相对复杂，通常需要配置 ZooKeeper 和 XML 文件。扩容时新节点不会自动承担查询负载，需要手动使用工具如 clickhouse-copier 或 clickhouse-backup 迁移副本。根据 Contentsquare（engineering.contentsquare.com/2022/scalin... 的实际经验，即便是 ClickHouse 的企业用户，也需要通过备份和原地重分片等方式手动进行扩容操作，过程复杂且容易出错。
在故障恢复方面，Apache Doris 能够在节点故障时自动屏蔽查询与写入请求，并在其他可用节点上重建副本，确保数据的高可用性与服务不中断。而 ClickHouse 在硬件故障场景下通常需要运维人员手动介入修复副本，容灾机制相对薄弱。这种差异在实际运维工作中影响极大，尤其是在夜间或无人值守环境下，自动故障恢复能大幅提升系统稳定性。
资源隔离：内建与外部依赖
Apache Doris 在存算分离架构下可以使用计算组实现导入和查询的物理隔离，在存算一体架构下可以使用资源组导入和查询的物理隔离，同时可以使用工作负载队列对单机内的 CPU、内存、IO 资源进行隔离。不同业务在同一 Doris 集群中可稳定运行，极大降低了运维复杂度并提升了多租户场景下的性能稳定性。
相比 ClickHouse 主要依赖查询限额、用户配置和多集群部署等偏"软隔离"方式。
关键项对比
结论
综合来看，Doris 与 ClickHouse 各有优势，但在运维效率、集群自动化能力、故障恢复机制以及开源治理模型方面，Doris 展现出了更成熟、更开放、更面向云原生架构的产品能力。对于希望构建可控、弹性、高可用分析平台的团队而言，Doris 提供了一个更具确定性和长期价值的选择。而 ClickHouse 仍是极具性能优势的分析引擎，但其闭源方向的转变可能需要用户在技术与商业之间做出更谨慎的权衡。
最佳实践
浩瀚深度：从 ClickHouse 到 Doris，支撑单表 13PB、534 万亿行的超大规模数据分析场景
从 ClickHouse 到 Apache Doris：在网易云音乐日增万亿日志数据场景下的落地