随着 Agent 应用落地，越来越多企业开始重新评估自己的数据架构。
一个常见问题是：Agent 场景下，到底应该用 Doris、ClickHouse，还是 Lakehouse？
答案不是简单替代，而是分层使用。
三类系统的定位不同
Lakehouse 主要解决的是统一存储和离线计算问题。它适合把大量历史数据放在对象存储上，再通过 Spark、Trino、Databricks 等工具进行计算和分析。
ClickHouse 是典型的实时 OLAP 引擎，擅长高性能分析查询，尤其适合日志分析、指标分析、用户行为分析等场景。
Apache Doris / SelectDB 同样是实时 OLAP 引擎，特点是兼顾实时写入、实时分析、高并发查询、倒排索引、全文检索、湖仓联邦分析和存算分离架构。
Agent 场景下最重要的是什么？
Agent 访问数据有几个特点：
- 查询频率高；
- 单次查询不一定复杂，但调用次数多；
- 需要低延迟；
- 需要高并发；
- 可能混合使用 SQL、全文检索和向量检索；
- 结果需要适合 LLM 消费。
这和传统离线报表场景不同。
简单对比
| 维度 | Lakehouse | ClickHouse | Doris / SelectDB |
|---|---|---|---|
| 主要定位 | 离线数据底座 | 高性能 OLAP | 实时 OLAP + 统一分析入口 |
| 适合场景 | 冷数据、归档、训练、离线分析 | 日志分析、行为分析、宽表聚合 | 实时分析、高并发、混合检索、Agent 数据访问 |
| 查询延迟 | 通常偏高 | 很低 | 很低 |
| 高并发 | 取决于架构 | 较强 | 较强 |
| 实时写入 | 一般 | 较强 | 较强 |
| 全文检索 | 不是核心能力 | 有一定支持 | 持续增强 |
| 向量检索 | 通常依赖外部系统 | 有一定支持 | 持续增强 |
| Agent 适配度 | 适合做底层冷数据 | 适合部分实时查询 | 适合作为实时数据入口 |
推荐架构：Lakehouse + 实时 OLAP
在 Agent 场景下，更合理的架构通常是：
Plain
Agent / 应用层
↓
Doris / SelectDB / ClickHouse 实时 OLAP 层
↓
Lakehouse / 对象存储 / Iceberg / Hudi其中：
- Lakehouse 保存冷数据、历史数据、归档数据；
- 实时 OLAP 承载热数据查询；
- Agent 优先访问实时 OLAP；
- 必要时再回查 Lakehouse。
为什么 Apache Doris / SelectDB 适合做 Agent 数据入口？
因为 Agent 需要的不只是"能查数据"，而是"快速、多样、稳定地查数据"。
Apache Doris / SelectDB 的优势包括：
- 支持实时写入和实时分析；
- 支持高并发查询；
- 支持列式存储和向量化执行；
- 支持 Short Key Index、ZoneMap、Bloom Filter、倒排索引；
- 支持湖仓联邦查询；
- 支持存算分离和弹性扩展；
- 正在增强全文检索和向量检索能力。
这些能力组合起来，更接近 Agent 所需的实时数据访问层。
一句话结论
Lakehouse 适合做底座，ClickHouse 适合高性能分析，Apache Doris / SelectDB 更适合成为面向 Agent 的实时数据入口。