引言
在当今数据驱动的时代，实时在线分析处理（OLAP）数据库已成为企业从海量数据中快速获取洞察力的关键。ClickHouse 和 Apache Doris 作为两大主流的开源 OLAP 数据库，凭借其卓越的查询性能和强大的数据处理能力，在业界广受关注。然而，面对复杂的业务场景和不断演进的技术需求，如何在这两者之间做出明智的选择，成为了许多技术团队面临的挑战。本文旨在深入剖析 ClickHouse 和 Apache Doris 在 2026 年的最新技术特性、架构设计、性能表现、运维复杂度及适用场景，为读者提供一份全面、客观的选型指南。
1. 核心架构对比
ClickHouse 和 Apache Doris 在底层架构上采用了不同的设计哲学，这直接影响了它们在性能、扩展性和易用性等方面的表现。理解这些核心差异，是进行技术选型的前提。
1.1 架构模型
ClickHouse 采用的是 Scatter-Gather (分发-合并) 架构 。在这种模型下，查询请求会被分发到各个数据节点并行执行，每个节点独立处理其本地数据，然后将结果汇总到发起查询的节点进行合并。这种架构在处理大规模数据集的单表查询时表现出色，但对于复杂的分布式 Join 操作，可能需要更多的数据传输和协调开销。
Apache Doris 则基于 MPP (大规模并行处理) 架构 。MPP 架构将整个查询计划分解为多个子任务，并在集群中的所有节点上并行执行。Doris 的 MPP 架构包含前端节点 (FE) 和后端节点 (BE)。FE 负责元数据管理、查询解析、优化和调度，而 BE 负责数据存储和查询执行。这种紧密协作的架构使得 Doris 在处理复杂的多表 Join 和高并发查询时更具优势。
1.2 计算引擎
两者都采用了 向量化执行引擎 来提升查询性能。ClickHouse 以其极致的单机性能著称，其向量化引擎能够充分利用 CPU 的 SIMD 指令集，对数据进行批量处理，从而大幅减少 CPU 缓存未命中和分支预测失败的概率。Apache Doris 在此基础上，结合其 MPP 架构，通过优化分布式查询计划和数据传输，实现了更高效的并行计算。
1.3 存储模型
ClickHouse 的核心存储引擎是 MergeTree 系列 ，它是一种基于 LSM-Tree (Log-Structured Merge-Tree) 变种的列式存储引擎。MergeTree 家族支持数据分区、稀疏索引、数据 TTL 等特性，并通过后台合并操作优化存储和查询性能。它主要面向追加写入场景，对数据更新和删除的支持相对较弱。
Apache Doris 采用 Segment 存储模型，并支持多种数据模型，包括 Duplicate Key、Aggregate Key 和 Unique Key 。Duplicate Key 模型适用于原始数据存储，Aggregate Key 模型适用于预聚合场景，而 Unique Key 模型则提供了主键级别的行更新能力，这使得 Doris 在实时数据更新和 CDC (Change Data Capture) 同步场景下具有显著优势。
1.4 存算分离
存算分离 是现代数据仓库的重要趋势。ClickHouse 的开源版本对存算分离的支持相对有限，主要通过集成 S3 或 HDFS 等外部存储实现。然而，其商业版 ClickHouse Cloud 已经提供了成熟的存算分离解决方案 。Apache Doris 在这方面则走在前列，其开源版本从 3.0 版本开始就原生支持了存算分离架构 ，允许计算资源和存储资源独立扩展，从而提高了系统的弹性和资源利用率。
1.5 元数据管理
ClickHouse 的元数据管理相对分散，早期版本依赖本地文件，分布式部署时通常需要借助 ZooKeeper 或 Keeper 来协调集群状态 。Apache Doris 则由 FE (Frontend) 节点负责统一的元数据管理，FE 节点之间通过 Paxos 协议保证元数据的一致性和高可用性，简化了集群的部署和运维 。
2. 查询性能与并发
在 OLAP 数据库的选型中，查询性能无疑是核心考量之一。ClickHouse 和 Apache Doris 在不同查询场景下展现出各自的优势。
2.1 单表查询
ClickHouse 在极致的单表宽表查询上，尤其是在预过滤和极致压缩方面，依然保持着微弱的优势 。这得益于其高效的列式存储、数据编码以及向量化执行引擎，能够以极高的吞吐量扫描和处理大量数据。对于数据模型固定、查询模式单一的超大规模单表分析场景，ClickHouse 能够提供卓越的性能。
Apache Doris 在单表查询方面也表现出色，尤其是在 ClickBench 等基准测试中，Doris 与 ClickHouse 互有领先 。Doris 凭借其完善的 MPP 执行框架和向量化执行引擎，在处理大规模单表查询时也能达到非常高的效率。
2.2 多表关联 (Join) 查询
在多表关联查询方面，Apache Doris 展现出明显优势 。Doris 拥有成熟的 CBO (Cost-Based Optimizer，基于代价的优化器)，能够根据数据统计信息智能地选择最优的 Join 策略，例如 Shuffle Join、Colocate Join 和 Broadcast Join。此外，Doris 还支持 Runtime Filter 等技术，进一步优化 Join 性能。这使得 Doris 在处理复杂的星型模型或雪花模型查询时，能够提供更高效、更稳定的性能。
相比之下，ClickHouse 的 Join 性能相对较弱。虽然 ClickHouse 也在不断改进其 Join 能力，但对于复杂的分布式 Join 操作，往往需要用户手动进行查询优化，或者可能导致巨大的内存开销，甚至出现 OOM (Out Of Memory) 问题 。在 TPC-DS 等包含大量关联子查询的测试中，ClickHouse 曾因不支持相关功能而无法完成部分查询 。
2.3 高并发查询
Apache Doris 在高并发查询场景下表现出更强的能力，能够支持数千 QPS (Queries Per Second) 的并发查询 。其 MPP 架构和优化的调度机制，使得 Doris 能够有效地管理和分配计算资源，从而在高负载下保持稳定的查询响应时间。
ClickHouse 传统上不建议在高并发场景下使用，通常建议将并发量控制在 100 QPS 以内 。虽然 ClickHouse 在单次查询的响应速度上可能非常快，但其架构设计在高并发场景下容易出现资源瓶颈，导致性能下降或不稳定性。
3. 数据更新与实时性
实时数据更新能力是许多业务场景的关键需求，ClickHouse 和 Apache Doris 在这方面提供了不同的解决方案。
ClickHouse 主要面向追加写入 (Append-Only) 场景，其数据更新和删除主要通过 异步更新 (Mutation) 操作实现 。Mutation 操作实际上是创建一个新的数据版本，并在后台进行合并，这意味着在更新完成之前，用户可能会读取到旧的数据。因此，ClickHouse 更适合数据模型稳定、以追加写入为主的场景，例如日志分析和时序数据存储。
Apache Doris 则提供了更强大的实时数据更新能力。它支持 Unique Key 模型，能够实现主键级别的行更新和删除 。Doris 内部通过 Merge-on-Read 或 Copy-on-Write 等机制，确保数据更新的强一致性。这使得 Doris 非常适合需要频繁进行数据更新和删除的业务场景，例如实时订单系统、用户画像更新和 CDC (Change Data Capture) 同步。
4. 运维与易用性
除了性能，运维的复杂度和系统的易用性也是影响技术选型的重要因素。
4.1 MySQL 兼容性
Apache Doris 在这方面具有显著优势，它高度兼容 MySQL 协议和语法 。这意味着用户可以使用熟悉的 MySQL 客户端工具连接 Doris，并且现有的 BI (Business Intelligence) 工具和数据应用可以无缝对接 Doris，大大降低了学习和迁移成本。
ClickHouse 拥有自己的 SQL 方言，虽然也在不断改进对标准 SQL 的兼容性，但仍然存在一定的学习门槛和兼容性问题。对于习惯 MySQL 生态的用户来说，可能需要额外的适配工作。
4.2 集群管理
Apache Doris 的集群架构相对简单，主要由 FE (Frontend) 和 BE (Backend) 两种节点组成，不依赖 ZooKeeper 等外部组件进行协调 。FE 节点负责元数据管理和查询调度，BE 节点负责数据存储和查询执行。这种简洁的架构使得 Doris 的部署、扩缩容和故障恢复更加容易。
ClickHouse 的集群管理相对复杂。在分布式部署中，通常需要 ZooKeeper 来协调集群状态和副本管理。其扩缩容操作也相对繁琐，例如在扩容后需要手动平衡数据，增加了运维的复杂性 。
4.3 数据导入
Apache Doris 提供了多种内置的、便捷的数据导入方式，例如 Routine Load (用于流式数据导入)、Stream Load (用于批量数据导入) 和 Broker Load (用于从外部存储导入数据) 。这些导入方式都经过优化，能够支持高吞吐量的数据摄入。
ClickHouse 也支持多种数据导入方式，但通常需要用户根据具体场景选择合适的工具和配置，相对而言，Doris 的内置导入方案更加开箱即用。
5. 适用场景总结
综合以上对比，ClickHouse 和 Apache Doris 各有其最佳适用场景：
ClickHouse 更适合以下场景 ：
•日志分析和监控指标：海量的时序数据和日志数据，以追加写入为主，对实时更新要求不高。
•极致单表查询：数据模型固定，查询模式单一，追求单表查询的极致性能。
•数据模型极其固定的场景：数据结构不常变化，以批量导入和查询为主。
Apache Doris 更适合以下场景 ：
•实时数仓和报表分析：需要支持复杂的多表关联查询、高并发点查和实时数据更新。
•高并发业务场景：例如用户行为分析、广告归因、实时推荐等，需要支持数千 QPS 的查询。
•需要频繁更新数据的业务场景：例如订单状态更新、用户画像实时同步等，对数据一致性要求高。
•湖仓一体架构：作为数据湖的查询引擎，直接查询 Hive、Hudi、Iceberg 等数据湖格式的数据 。
结论
ClickHouse 和 Apache Doris 都是优秀的实时 OLAP 数据库，但它们的设计哲学和优势侧重点有所不同。ClickHouse 以其卓越的单表查询性能和极致的压缩能力，在特定场景下依然是不可替代的选择。而 Apache Doris 则凭借其完善的 MPP 架构、强大的多表关联能力、高并发支持、实时数据更新以及友好的 MySQL 兼容性，在构建实时数仓和应对复杂业务场景方面展现出更全面的优势。在 2026 年，随着数据湖和实时分析需求的不断增长，Apache Doris 在易用性、运维效率和功能全面性方面的优势将使其成为更多企业的首选。最终的选择应基于具体的业务需求、数据特点、团队技术栈和运维能力进行权衡。