Apache Doris 和 ClickHouse 均为 MPP（大规模并行处理）架构的列式存储 OLAP 数据库，核心定位都是解决海量数据下的高性能分析查询场景，但二者在技术设计、生态适配、适用场景等维度存在显著差异。以下从 核心架构、存储与计算、查询能力、生态与运维、适用场景 五大维度展开对比，帮助明确二者的区别与选型方向。
一、核心架构：Shared-Nothing 与 “存算分离” 的不同侧重
二者均基于 Shared-Nothing 架构（各节点独立存储和计算，无共享资源），但在 “存算关系” 和 “节点角色” 设计上存在本质差异：
| 特性 | Apache Doris | ClickHouse |
|---|---|---|
| 节点角色 | 分为 FE（Frontend） 和 BE（Backend） 两层： - FE：负责元数据管理、查询解析优化、集群调度（无状态，可水平扩展）； - BE：负责数据存储、计算执行（有状态，存储本地数据）。 |
节点角色统一为 Server，无明确 FE/BE 分层： - 每个节点既是 “计算节点” 也是 “存储节点”，元数据（如表结构）通过 Zookeeper 同步； - 需手动指定 “协调节点（Coordinator）” 处理查询解析，其他节点作为 “工作节点（Worker）” 执行计算。 |
| 存算架构 | 支持 本地存储（默认）和 存算分离（基于 S3/HDFS 等对象存储，2022 年后逐步成熟），BE 可按需选择 “存储 + 计算” 或 “纯计算” 角色。 | 以 本地存储 为核心设计，依赖节点本地磁盘（推荐 SSD）实现极致 IO 性能； - 虽支持 S3 等对象存储作为 “冷数据存储”，但非核心场景，性能远弱于本地存储。 |
| 集群扩展性 | FE 扩展（元数据 / 调度）和 BE 扩展（存储 / 计算）独立，支持数千节点规模，扩容时可按需新增 BE（存储 + 计算）或纯计算节点。 | 节点扩展需同步增加 “存储 + 计算” 资源，扩容成本较高； - 单集群支持数百到上千节点，但大规模集群下元数据同步（依赖 ZK）和查询调度压力较大。 |
二、存储与计算：列式存储的 “精细化优化” 差异
二者均采用 列式存储（按列存储数据，减少分析查询的 IO 量），但在数据压缩、分区分桶、计算引擎优化上有不同侧重：
1. 数据存储与压缩
| 特性 | Apache Doris | ClickHouse |
|---|---|---|
| 存储格式 | 自研 列式存储格式，支持动态分区（按时间 / 范围自动创建 / 删除分区）、分桶（Hash/Random 分桶，支持多列分桶）； - 支持 “前缀索引”（每行数据的前 N 个字段构成索引，加速等值查询）。 |
支持多种存储引擎，核心为 MergeTree 系列（如 ReplacingMergeTree、SummingMergeTree）： - 按 “分区键 + 排序键” 组织数据，分区支持动态创建，排序键决定数据物理存储顺序（加速范围查询）； - 无 “前缀索引”，依赖排序键和稀疏索引（Skip Index）优化查询。 |
| 压缩算法 | 默认 LZ4，支持 Snappy、ZSTD 等，压缩比适中，兼顾性能与空间。 | 支持 LZ4、ZSTD、Delta 等，尤其优化 整数类型压缩（如 Delta 压缩对时间序列数据极友好），压缩比通常高于 Doris，空间利用率更优。 |
| 数据更新 | 支持 UPSERT/MERGE INTO（基于主键的行级更新），更新逻辑由 BE 本地处理，延迟较低（秒级）； - 支持 Delete 操作（标记删除，后台异步清理）。 |
原生不支持行级更新 / 删除，需通过 ReplacingMergeTree（按主键替换）或 ALTER TABLE ... DELETE（标记删除）实现，更新为 “异步合并” 机制，延迟较高（分钟到小时级，依赖合并策略）； - 不支持事务，更新操作存在 “中间状态可见” 问题。 |
2. 计算引擎与执行
| 特性 | Apache Doris | ClickHouse |
|---|---|---|
| 计算模型 | 基于 Volcano 模型（迭代式执行），支持向量化执行（Vectorized Execution），但向量化覆盖范围较 ClickHouse 窄（主要优化扫描、聚合算子）。 | 核心采用 向量化执行模型（全链路向量化，从扫描、过滤到聚合、Join 均优化），配合 SIMD 指令（单指令多数据），CPU 利用率极高，单节点计算性能远超 Doris。 |
| Join 能力 | 支持 Hash Join、Broadcast Join、Shuffle Join，对大表 Join 优化较好（如动态调整 Join 策略）； - 支持 Left/Right/Inner Join，不支持 Full Outer Join（需通过 Union 间接实现）。 |
支持 Hash Join、Merge Join、Broadcast Join，Merge Join 性能极优（依赖数据按 Join 键排序，避免 Hash 构建开销）； - 支持 Full Outer Join，但大表 Shuffle Join 性能较弱（内存占用高，易 OOM）。 |
| 聚合能力 | 支持常规聚合（COUNT、SUM、AVG）和窗口函数（如 ROW_NUMBER、RANK），窗口函数性能中等，适合中小规模数据集。 | 聚合性能极强，支持 预聚合（如 SummingMergeTree 自动聚合历史数据）、近似聚合（如 HyperLogLog 计算基数、TDigest 计算分位数），窗口函数性能远超 Doris，适合超大规模数据集的复杂聚合。 |
三、查询能力：SQL 兼容性与场景适配
二者均支持标准 SQL，但在 SQL 兼容性、查询类型优化、特殊场景支持上差异明显：
| 特性 | Apache Doris | ClickHouse |
|---|---|---|
| SQL 兼容性 | 高度兼容 MySQL 协议，可直接使用 MySQL 客户端（如 Navicat、MySQL CLI）连接，SQL 语法贴近 MySQL（如 CREATE TABLE、INSERT 语法），降低用户迁移成本。 | 支持自定义 SQL 语法，兼容部分 MySQL 协议（需通过第三方驱动），但语法差异较大（如数据类型、函数命名）； - 函数丰富度极高（如时间序列函数、地理信息函数、字符串处理函数），但部分函数与标准 SQL 不一致。 |
| 查询延迟 | 支持 低延迟查询（毫秒到秒级），适合 “高并发小查询” 场景（如仪表盘、用户行为实时分析）； - 大查询（TB 级）性能中等，低于 ClickHouse。 |
极致优化 大查询性能（TB/PB 级数据查询可在秒到分钟级完成），但 “高并发小查询” 支持较弱（单节点并发能力约 100-500 QPS，超过易导致 CPU 飙升）。 |
| 特殊场景支持 | - 支持 物化视图（预计算结果存储，加速高频查询），支持增量刷新； - 支持 外部表（对接 Hive、Iceberg、Hudi 等，可直接查询外部数据，无需导入）； - 支持 OLTP 混合查询（如简单点查、小范围更新）。 |
- 支持 物化视图，但仅支持全量刷新，增量刷新需手动实现； - 支持外部表（对接 HDFS、S3、Kafka 等），但对湖仓生态（Iceberg/Hudi）的支持不如 Doris 成熟； - 不适合 OLTP 场景，点查性能差（无主键索引，需全列扫描）。 |
四、生态与运维：易用性与生态适配
| 特性 | Apache Doris | ClickHouse |
|---|---|---|
| 生态对接 | 生态更 “轻量化” 且贴近数据湖 / 仓： - 原生支持对接 Hive、Iceberg、Hudi、Kafka（实时导入）、MySQL（外部表）； - 支持与 Spark/Flink 集成（作为 sink 或 source），适合湖仓一体架构。 |
生态更侧重 “独立分析”： - 原生支持 Kafka（实时导入性能极强）、HDFS、S3； - 与 Spark/Flink 集成需通过第三方工具，对 Iceberg/Hudi 等湖表的支持较晚，成熟度低。 |
| 部署与运维 | 部署简单（FE/BE 二进制包启动，支持 Docker/K8s），提供 Web UI（FE 自带）监控集群状态； - 元数据管理集中（FE 负责），集群扩容、缩容操作简单，运维成本低。 |
部署依赖 Zookeeper（元数据同步），节点角色无分层，需手动配置协调节点和副本； - 监控需依赖第三方工具（如 Prometheus + Grafana），大规模集群下副本同步、数据合并（Merge）的运维复杂度高。 |
| 社区与文档 | Apache 顶级项目，中文社区活跃（国内厂商如百度、字节跳动贡献大），中文文档完善，问题响应快。 | 由 Yandex 开源，国际社区活跃，中文文档较少（多为第三方翻译），国内社区支持主要依赖厂商（如阿里云、腾讯云）。 |
五、适用场景：选型的核心依据
二者的差异最终体现在适用场景的 “倾向性” 上，需结合业务需求（并发、延迟、数据规模、更新频率）选择：
Apache Doris 适用场景
- 高并发低延迟查询：如业务仪表盘（Dashboard）、实时报表（QPS 要求 1000+，延迟毫秒级）；
- 湖仓一体分析：需对接 Hive/Iceberg/Hudi 等湖表，实现 “数据不迁移、直接查询”；
- OLTP 与 OLAP 混合查询：需支持简单点查、行级更新（如用户画像实时更新、订单状态分析）；
- 中小规模数据量分析：数据量在 TB 级以内，需平衡查询性能与运维成本。
ClickHouse 适用场景
- 超大规模数据离线分析：如 PB 级用户行为日志分析、全量数据聚合（如 DAU/MAU 计算）；
- 时间序列数据存储与分析：如监控数据（Metrics）、IoT 传感器数据（按时间排序，压缩比高，查询以范围聚合为主）；
- 高吞吐实时导入：需从 Kafka 等消息队列实时导入数据（ClickHouse 单节点 Kafka 导入吞吐可达 10 万 + 行 / 秒）；
- 复杂聚合查询：如多维度分位数计算、基数统计（依赖 HyperLogLog/TDigest 等近似算法）。
六、核心差异总结表
| 对比维度 | Apache Doris | ClickHouse |
|---|---|---|
| 架构设计 | FE/BE 分层，支持存算分离 | 无分层，依赖本地存储，存算耦合 |
| 存储优化 | 前缀索引，支持行级更新 | MergeTree 引擎，排序键优化，更新延迟高 |
| 计算性能 | 高并发小查询优，大查询中等 | 大查询 / 聚合优，高并发弱 |
| SQL 兼容性 | 兼容 MySQL，易用性高 | 自定义语法，函数丰富但兼容性低 |
| 生态适配 | 湖仓一体（Hive/Iceberg）支持好 | Kafka 实时导入优，湖表支持弱 |
| 运维成本 | 部署简单，运维成本低 | 依赖 ZK，合并策略复杂，运维成本高 |
| 核心场景 | 实时报表、湖仓查询、混合负载 | 离线大数据分析、时间序列监控、高吞吐导入 |
选型建议
- 优先选 Apache Doris：如果业务需要 高并发低延迟查询、对接数据湖、简单行级更新，或团队熟悉 MySQL 生态、追求低运维成本；
- 优先选 ClickHouse：如果业务是 PB 级离线分析、时间序列数据处理、高吞吐实时导入，且能接受较高的运维复杂度和更新延迟。
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apache doris 和 clickhouse的技术对比
Apache Doris 和 ClickHouse 均为 高性能列式存储分析型数据库（OLAP），专注于海量数据的实时 / 离线分析场景，但二者在技术架构、核心特性、适用场景上存在显著差异。以下从 技术架构、存储引擎、查询能力、写入特性、生态集成、适用场景 六大维度进行深度对比，帮助理解二者的技术定位与选型逻辑。
一、核心定位与技术架构
二者的底层设计理念差异，决定了其在 “分析性能” 与 “功能通用性” 上的不同侧重：
| 维度 | Apache Doris | ClickHouse |
|---|---|---|
| 核心定位 | 融合数仓与实时分析的 MPP 架构 OLAP，追求 “实时性 + 功能通用性”，支持复杂查询与高并发写入 | 极致性能的 列式存储 OLAP，专注 “单表 / 宽表极速分析”，以牺牲部分功能灵活性换取极致查询性能 |
| 架构模型 | 经典 MPP（Massively Parallel Processing）： - 前端节点（FE）：负责元数据管理、查询解析与调度 - 执行节点（BE）：负责数据存储、计算执行 - 无状态 FE 可水平扩展，BE 按分区 / 分桶并行计算 |
混合架构（类 MPP + 共享存储）： - 无严格 “FE/BE” 划分，每个节点既是计算节点也是存储节点 - 依赖 ZK 管理元数据，查询时通过节点间协同并行计算 - 支持本地存储（默认）或对象存储（S3/HDFS，需配置） |
| 计算模型 | 基于 “SQL 引擎 + 算子下推”，支持复杂查询的多阶段执行（如 Join、子查询、窗口函数），计算过程中数据在节点间流转（Shuffle） | 基于 “向量执行引擎（Vectorized Execution）”，计算以 “向量（批量数据）” 为单位，减少 CPU 指令开销；不擅长跨节点 Shuffle，复杂 Join 性能较弱 |
| 分布式一致性 | 基于 Paxos 协议实现 FE 元数据高可用，BE 数据通过副本（默认 3 副本）保证可靠性 | 元数据通过 ZK 保证一致性，数据可靠性依赖 “副本机制”（默认 1 副本，需手动配置多副本），无内置分布式一致性协议 |
二、存储引擎与数据模型
存储引擎的设计直接影响 数据压缩率、查询效率、写入延迟，二者均采用列式存储，但细节差异显著：
1. 存储结构
| 特性 | Apache Doris | ClickHouse |
|---|---|---|
| 存储粒度 | 支持 行存（OLTP 场景）+ 列存（OLAP 场景），默认列存；数据按 “分区（Partition）+ 分桶（Bucket）” 两层划分： - 分区：按时间 / 范围 / 列表划分（如按天分区） - 分桶：按哈希 / 范围划分，实现数据均匀分布 |
仅支持 列存，数据按 “分区（Partition）+ 分桶（Replica）” 划分： - 分区：支持范围 / 列表 / 哈希分区，时间序列数据常用 “按天分区” - 分桶：每个分区下按哈希划分为多个 “部分（Part）”，每个 Part 是独立的压缩文件 |
| 压缩算法 | 默认 LZ4 压缩，支持 Snappy、ZSTD 等；压缩粒度为 “列组”（多列合并压缩，平衡压缩率与查询效率） | 极致压缩：默认 LZ4，支持 ZSTD、Delta（数值型）、DoubleDelta（时间型）等算法；压缩粒度为 “列”，针对不同数据类型优化（如时间列用 DoubleDelta 压缩率极高） |
| 索引机制 | 多层索引体系，兼顾查询效率与灵活性： - 主键索引（Unique Key）：支持唯一约束，用于快速定位行 - 分区索引：按分区过滤数据 - bloomfilter 索引：针对非主键列的模糊查询优化 - 位图索引（Bitmap Index）：用于高基数列的过滤与聚合 |
轻量级索引，聚焦 “极速扫描”： - 主键索引（Order By Key）：非唯一约束，按主键排序存储，用于范围查询加速 - 跳数索引（Skip Index）：针对稀疏数据的范围过滤优化 - 位图索引（RoaringBitmap）：内置支持，用于高基数列的聚合（如 UV 计算） |
三、查询能力：复杂 vs 极速
查询能力的差异是二者最核心的技术区别，直接决定适用场景：
| 维度 | Apache Doris | ClickHouse |
|---|---|---|
| SQL 兼容性 | 高兼容性：支持完整 SQL 标准，包括： - 复杂 Join（内连接 / 外连接 / 交叉连接，支持多表 Join） - 子查询（关联子查询、非关联子查询） - 窗口函数（Rank、RowNumber、聚合窗口等） - 常见数仓函数（Cube、Rollup、Grouping Sets） |
基础 SQL 支持，复杂查询能力弱： - 支持简单 Join（内连接为主，外连接需谨慎使用，多表 Join 性能差） - 子查询支持有限（不支持关联子查询，需改写为 Join） - 窗口函数支持，但性能弱于 Doris - 不支持 Cube/Rollup 等数仓高级聚合 |
| 查询性能 | 中高查询性能： - 针对复杂查询（多表 Join、子查询）优化，支持算子下推与 Runtime Filter - 单表查询性能略逊于 ClickHouse，但复杂场景更稳定 |
极致单表性能： - 向量执行引擎 + 列存压缩，单表扫描速度可达 GB/s 级别（如 10 亿行数据聚合秒级返回） - 复杂查询（多表 Join）性能差，易出现内存溢出 |
| 并发查询支持 | 支持高并发： - FE 可水平扩展，BE 按分桶隔离查询负载 - 支持查询队列与资源隔离，适合多用户同时查询（如 BI 报表场景） |
低并发支持： - 设计初衷是 “高吞吐离线分析”，单查询占用大量 CPU / 内存 - 并发查询（如 100+ 并发）易导致性能骤降，需通过 Proxy 层（如 ClickHouse Proxy）做限流 |
四、数据写入：实时性 vs 批量性
写入特性决定了二者在 “实时数据接入” 场景的适用性：
| 维度 | Apache Doris | ClickHouse |
|---|---|---|
| 写入模式 | 支持多模式写入，兼顾实时与批量： - 实时写入：Stream Load（HTTP 接口，秒级可见）、Flink/Spark CDC 接入 - 批量写入：Broker Load（从 HDFS/S3 导入）、Routine Load（从 Kafka 消费） - 支持 Upsert/Delete（基于主键索引，支持实时数据更新） |
以 “批量写入” 为主，实时写入需特殊优化： - 批量写入：Insert Into、ClickHouse-client 导入（支持 CSV/Parquet 等格式） - 实时写入：Kafka 引擎表（直接关联 Kafka Topic，准实时消费） - Upsert/Delete 支持有限：需通过 “ReplacingMergeTree” 引擎异步去重，更新延迟高（分钟级） |
| 写入性能 | 高写入吞吐量： - 支持批量提交（默认 1024 行批量），单 BE 写入吞吐量可达 100MB/s - 支持写入限流，避免冲击查询性能 |
极高批量写入性能： - 列式存储 + 批量写入优化，单节点写入吞吐量可达 GB/s 级别 - 实时写入（Kafka 引擎表）延迟约 1-5 秒，但高并发写入易导致 Part 过多，影响查询性能 |
| 数据一致性 | 写入原子性： - Stream Load/Broker Load 支持 “全量成功或全量失败”，数据写入后立即可见 - Upsert/Delete 操作基于事务，保证数据一致性 |
最终一致性： - 批量写入原子性（单批次要么全成功，要么全失败） - 异步去重（ReplacingMergeTree）导致短期数据不一致，需通过 “OPTIMIZE TABLE” 手动触发合并 |
五、生态集成与运维
生态适配性决定了与现有数据栈（如 Hadoop、Flink、BI 工具）的融合成本：
| 维度 | Apache Doris | ClickHouse |
|---|---|---|
| 数据源集成 | 生态丰富，无缝对接大数据栈： - 上游：支持 Kafka、Flink、Spark、HDFS、S3、MySQL（CDC） - 下游：支持 JDBC/ODBC 对接 BI 工具（Tableau、PowerBI、FineBI）、导出至 HDFS |
基础生态支持，部分需自定义集成： - 上游：支持 Kafka（引擎表）、HDFS（通过 ClickHouse HDFS 插件）、Spark（通过 JDBC） - 下游：支持 JDBC/ODBC 对接 BI 工具，但部分工具（如 PowerBI）需适配 |
| 监控与运维 | 完善的运维工具： - 内置 Web UI（FE/BE 状态监控） - 支持 Prometheus + Grafana 监控 - 提供命令行工具（mysql-client 兼容），运维成本低 |
运维工具较基础： - 无内置 Web UI，需依赖第三方工具（如 Tabix、ClickHouse Manager） - 支持 Prometheus 监控，但部分指标需自定义配置 - 分区 / Part 管理复杂（需手动清理过期 Part） |
| 扩容与缩容 | 简单易用： - FE 无状态，直接新增节点即可扩容 - BE 支持动态扩容（添加节点后自动 Rebalance 分桶） - 缩容支持 “下线节点 - 数据迁移 - 删除节点”，过程平稳 |
扩容复杂： - 新增节点后需手动迁移 Part（通过 ALTER TABLE ... MOVE PARTITION）- 缩容易导致数据丢失（需提前备份），无自动 Rebalance 机制 |
六、适用场景与选型建议
基于上述技术差异，二者的适用场景有明确边界：
Apache Doris 适用场景
- 实时数仓场景：需同时支持实时写入（如 CDC 数据）与复杂查询（多表 Join、窗口函数），例如实时销售分析、用户行为实时报表。
- 多用户 BI 分析：需支持高并发查询（如 100+ 用户同时访问），且查询包含复杂逻辑（如子查询、聚合），例如企业内部 BI 平台。
- 混合负载场景：需兼顾批量导入（HDFS 数据）与实时查询，且需要数据更新（Upsert/Delete），例如用户标签库（实时更新标签，离线计算指标）。
ClickHouse 适用场景
- 单表极速分析场景：数据为宽表（如 100+ 列），查询以单表聚合、过滤为主，例如用户行为日志分析（10 亿行数据秒级计算 PV/UV）。
- 离线高吞吐分析：批量导入大量数据（如每日 TB 级日志），并进行快速统计，例如日志审计、监控指标汇总。
- 时序数据存储：时间序列数据（如监控指标、IoT 数据），按时间分区，查询以 “时间范围 + 聚合” 为主，例如服务器监控 dashboard。
选型决策树
- 若查询包含 多表 Join、子查询、窗口函数 → 优先 Apache Doris；
- 若为 单表宽表分析，追求极致查询速度（如 10 亿行聚合秒级返回）→ 优先 ClickHouse；
- 若需 高并发查询（如 BI 多用户访问） → 优先 Apache Doris；
- 若需 实时数据更新（Upsert/Delete） → 优先 Apache Doris；
- 若为 时序数据 / 日志数据，批量写入 + 单表统计 → 优先 ClickHouse。
七、总结：核心差异对照表
| 对比维度 | Apache Doris | ClickHouse |
|---|---|---|
| 架构 | 经典 MPP（FE+BE），支持灵活扩展 | 类 MPP（无 FE/BE 划分），扩展复杂 |
| 存储 | 行存 + 列存，支持分区 + 分桶 | 仅列存，分区 + Part 存储 |
| 查询能力 | 复杂查询（多表 Join / 窗口函数）强 | 单表查询极致快，复杂查询弱 |
| 写入特性 | 支持实时写入 + Upsert，一致性高 | 批量写入快，实时更新弱（最终一致） |
| 并发支持 | 高并发（多用户 BI） | 低并发（单查询占满资源） |
| 生态 | 对接大数据栈（Flink/Spark/HDFS）好 | 基础生态，部分需自定义 |
| 适用场景 | 实时数仓、多用户 BI、混合负载 | 单表分析、日志 / 时序数据、离线统计 |
二者均为优秀的 OLAP 数据库，无绝对 “优劣”，关键在于 匹配业务场景的核心需求：追求 “功能通用性 + 复杂查询 + 高并发” 选 Doris，追求 “单表极致性能 + 批量吞吐” 选 ClickHouse。
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