ClickHouse 是什么？高性能列式数据库全面解析（vs StarRocks）

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ClickHouse 简介：为实时分析而生的高性能数据库

ClickHouse 是一款开源的列式数据库管理系统（DBMS），专为 OLAP（在线分析处理）场景设计。它由俄罗斯搜索巨头 Yandex 开发并于 2016 年开源，如今已成为高性能数据分析领域的重要玩家。ClickHouse 提供开源软件和云服务两种使用方式，让企业可以根据自身需求灵活选择部署模式。

作为一款专注于分析场景的数据库，ClickHouse 能够处理海量数据集，支持复杂 SQL 查询，并在毫秒级别返回结果。这种极速的查询性能使其成为实时分析、大规模日志处理、时序数据分析等场景的理想选择。

什么是分析型数据库？OLAP 与 OLTP 的关键区别

在深入了解 ClickHouse 之前，我们需要先理解分析型数据库的定位。数据库系统通常分为两大类：OLTP（联机事务处理）和 OLAP（联机分析处理）。

OLTP 系统主要处理日常事务操作，如订单创建、库存更新等，特点是高并发、小批量数据读写，通常只涉及少量记录。典型的 OLTP 数据库包括 MySQL、PostgreSQL 等。

而 OLAP 系统则专注于复杂的分析查询，通常需要处理海量历史数据，执行聚合、过滤、连接等复杂操作，为业务决策提供支持。ClickHouse 正是一款专为 OLAP 场景优化的数据库系统。

OLAP 查询的特点：

• 需要处理大量数据（通常是数十亿到数万亿行）
• 查询涉及复杂计算（如聚合、字符串处理、算术运算）
• 对实时性有较高要求（秒级甚至亚秒级响应）

ClickHouse 核心技术：列式存储

ClickHouse 最显著的技术特点是其列式存储架构。与传统的行式存储相比，列式存储在分析场景下具有显著优势。

行式存储 vs 列式存储：根本性的设计差异

在行式数据库中，表的数据是按行连续存储的。这种存储方式适合快速检索和更新单条记录，因为一行中的所有列数据都存储在一起。然而，当需要分析大量数据时，这种存储方式会导致大量不必要的 I/O 操作，因为即使查询只需要少数几列，系统也必须读取整行数据。

相比之下，列式数据库如 ClickHouse 将每一列的数据连续存储在一起。这种设计在分析场景下有显著优势：

1. 减少 I/O 开销：分析查询通常只涉及少数几列，列式存储允许数据库只读取查询所需的列，大幅减少 I/O 操作。
2. 更高的压缩率：同一列的数据通常具有相似性，这使得列式存储能够实现更高效的数据压缩，进一步减少存储空间和 I/O 需求。
3. 向量化处理：列式存储天然适合向量化执行，可以充分利用现代 CPU 的 SIMD 指令集，提高计算效率。

以一个实际例子说明：假设有一个包含 100 列的表，而分析查询只需要其中 3 列。在行式数据库中，系统需要读取全部 100 列的数据；而在 ClickHouse 这样的列式数据库中，只需读取 3 列数据，I/O 量减少了 97%。

ClickHouse 官方文档中提供了一个真实世界的例子：对包含 1 亿行的网络分析数据执行查询，ClickHouse 能够在 92 毫秒内处理完毕，相当于每秒处理超过 10 亿行数据，或每秒传输近 7GB 数据。这种性能在传统行式数据库中几乎不可能实现。

ClickHouse 架构：为极速分析而生的设计哲学

ClickHouse 的架构设计充分体现了其对分析性能的极致追求。作为一个分布式系统，ClickHouse 可以部署在单机上，也可以扩展到包含数百甚至数千个节点的集群。

分布式架构与水平扩展

ClickHouse 采用 shared-nothing 架构，每个节点独立工作，通过网络协同完成查询。这种设计使得 ClickHouse 能够线性扩展：随着节点数量的增加，系统的整体性能几乎呈线性增长。

在 ClickHouse 集群中，数据通常按照分片键水平分片到不同节点，每个分片可以有多个副本以保证高可用性。查询时，系统会将查询分发到相关分片，并行执行后合并结果，大大提高了查询效率。

列式存储引擎

ClickHouse 的核心是其高效的列式存储引擎。除了基本的列式存储外，ClickHouse 还实现了多种优化：

1. 数据压缩：ClickHouse 对每列数据使用专门的压缩算法，根据数据特性自动选择最优压缩方法，大幅减少存储空间和 I/O 开销。
2. 向量化执行：查询执行过程中，ClickHouse 以列块（column blocks）为单位处理数据，充分利用 CPU 缓存和 SIMD 指令，显著提升计算效率。
3. 物化视图：ClickHouse 支持物化视图，可以预计算和存储常用查询结果，进一步加速分析查询。
4. 多种表引擎：ClickHouse 提供多种专用表引擎，如 MergeTree 系列引擎适合通用分析场景，ReplacingMergeTree 支持数据去重，AggregatingMergeTree 适合预聚合等。

ClickHouse vs StarRocks：如何选择高性能 OLAP 引擎

在选择分析型数据库时，ClickHouse 和 StarRocks 都是备受关注的选项。作为两款领先的 OLAP 引擎，它们各有优势，适合不同的使用场景。

架构与设计理念对比

ClickHouse 和 StarRocks 都采用列式存储架构，但在具体实现上有所不同：

• ClickHouse：采用 shared-nothing 架构，每个节点独立工作，通过网络协同完成查询。这种设计使得 ClickHouse 在单机性能上表现出色，但在复杂查询的分布式执行上可能面临挑战。
• StarRocks：采用 MPP（大规模并行处理）架构，内置分布式查询优化器，能够更智能地处理复杂查询，特别是多表关联查询。StarRocks 还支持存算分离架构，可以更灵活地扩展计算和存储资源。

性能对比

根据多项基准测试，两款产品在不同场景下各有优势：

• 单表查询：在简单的单表聚合查询上，ClickHouse 和 StarRocks 都表现出色，通常能达到亚秒级响应。
• 多表关联：在复杂的多表 JOIN 查询上，StarRocks 通常表现更好，其优化器能够生成更高效的执行计划。
• 高并发场景：StarRocks 在高并发查询场景下通常有更好的稳定性和资源隔离能力。
• 实时更新：StarRocks 的主键模型支持更高效的实时更新，而 ClickHouse 主要针对追加写入场景优化。

生态与集成能力

• ClickHouse：作为较早开源的项目，ClickHouse 拥有广泛的社区支持和丰富的工具生态，与各种数据源和 BI 工具有良好的集成。
• StarRocks：近年来发展迅速，特别在湖仓一体方面投入较多，与 Iceberg、Hudi、Paimon 等数据湖格式有深度集成，适合构建现代数据架构。

适用场景建议

• 选择 ClickHouse 的场景：
  • 日志分析和事件数据处理
  • 需要高吞吐的追加写入场景
  • 单表或简单关联的分析查询
  • 对开源社区和生态系统成熟度有较高要求
• 选择 StarRocks 的场景：
  • 需要频繁更新数据的实时分析
  • 复杂的多表关联查询
  • 构建湖仓一体架构
  • 需要支持高并发查询的场景

结论：选择适合业务的高性能分析引擎

ClickHouse 作为一款高性能列式数据库，在大规模数据分析领域展现出强大实力。它的列式存储架构、向量化执行引擎和丰富的优化技术，使其能够处理数十亿甚至数万亿行数据，并提供毫秒级的查询响应。

然而，技术选型不应仅仅基于性能指标，还需要考虑业务需求、团队技能、生态系统和长期发展等多方面因素。在选择分析引擎时，建议：

1. 明确业务需求：分析业务场景数据量、查询模式、实时性要求和预算约束。
2. 进行概念验证：使用真实数据和查询进行测试，评估性能和可用性。
3. 考虑总体拥有成本：包括硬件、许可、运维和培训成本。
4. 评估生态系统：考虑与现有数据基础设施的集成能力。
5. 关注社区活跃度：活跃的社区意味着更多的资源、更快的问题解决和更长久的支持。

无论选择 ClickHouse、StarRocks 还是其他分析引擎，重要的是选择最适合特定需求的解决方案。在数据驱动决策日益重要的今天，高性能分析引擎已成为企业数字化转型的关键基础设施。