Doris和Clickhouse对比

Doris 和 ClickHouse 都是非常流行的分布式数据库系统，主要用于处理大规模数据分析任务。它们在底层架构、运行原理和使用场景上有显著的区别。以下是详细对比：

一、Doris和Clickhouse对比

1. 底层架构

Doris

• 架构设计：Doris 是基于 Google 的开源项目 Apache Impala 和 Apache Kudu 的设计理念，后来由百度开源并捐赠给 Apache 基金会（现在是 Apache Doris）。它采用了 MPP（Massively Parallel Processing）架构，支持分布式计算。
• 组件：
  • FE（Frontend）：负责 SQL 解析、查询优化、元数据管理等。
  • BE（Backend）：负责实际的数据存储和查询执行。
• 存储引擎：Doris 内置了列式存储引擎，支持高效的压缩和数据读取，适合 OLAP（在线分析处理）场景。
• 分布式架构：通过分片（Shard）和副本（Replica）机制实现数据的分布式存储和高可用性。

ClickHouse

• 架构设计：ClickHouse 是由 Yandex 开发的列式存储数据库，专为 OLAP 场景设计。它采用 Shared-Nothing 架构，所有节点独立运行，数据分布式存储。
• 组件：
  • 单节点架构：ClickHouse 的每个节点都可以独立运行，支持分布式查询。
  • 分布式表：通过分布式表实现跨节点的数据查询。
• 存储引擎：ClickHouse 也是基于列式存储，支持 MergeTree 等多种存储引擎，提供强大的数据分区和索引功能。
• 分布式架构：通过分区和分片机制实现数据分布式存储，支持水平扩展。

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2. 运行原理

Doris

• 查询优化：Doris 使用基于成本的查询优化器（CBO），能够对复杂的 SQL 查询进行优化。
• 数据分布：数据通过分片和副本机制分布在多个 BE 节点上，支持负载均衡和高可用。
• 执行模型：Doris 的查询执行采用流式处理方式，支持高并发查询。
• 索引机制：支持主键索引和二级索引，能够加速查询。

ClickHouse

• 查询优化：ClickHouse 的查询优化器更偏向规则优化，适合处理简单的查询，复杂查询优化能力相对较弱。
• 数据分布：通过分布式表将数据分布在多个节点上，支持水平扩展。
• 执行模型：ClickHouse 使用向量化执行模型，能够高效处理批量数据。
• 索引机制：ClickHouse 支持稀疏索引（Sparse Index），主要通过数据分区和主键索引加速查询。

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3. 使用场景

Doris

• 适用场景：
  • 实时数据分析：Doris 支持高吞吐的实时数据写入和查询，适合处理实时数据分析场景。
  • 复杂 SQL 查询：Doris 对复杂 SQL 查询的支持较好，适合数据仓库场景。
  • 数据集成：支持多种数据源的集成（如 Kafka、Hive 等），适合构建统一的数据分析平台。
• 典型应用：
  • BI 报表
  • 用户行为分析
  • 实时推荐系统

ClickHouse

• 适用场景：
  • 高性能查询：ClickHouse 在处理简单查询和聚合操作时性能极高，适合日志分析和监控场景。
  • 时序数据分析：ClickHouse 对时序数据的支持非常强，适合处理监控数据和指标数据。
  • 数据写入量较低的场景：ClickHouse 的写入性能相对较弱，更适合以查询为主的场景。
• 典型应用：
  • 日志分析
  • A/B 测试
  • 数据监控和告警

4. 优缺点对比

特性	Doris	ClickHouse
查询性能	优秀，尤其是复杂 SQL 查询	极高，适合简单聚合查询
实时写入能力	支持高吞吐实时写入	写入性能较弱，适合批量写入
扩展性	支持分布式扩展，易于管理	支持分布式扩展，但管理复杂
生态支持	支持多种数据源集成	集成能力较弱，需额外开发
学习曲线	较为简单，易于上手	较陡，需深入理解原理

总结

• 如果你的场景需要处理复杂 SQL 查询、实时数据分析，并且对数据集成能力有较高要求，Doris 是更好的选择。
• 如果你的场景以高性能查询为主，数据写入量较低，或者是时序数据分析场景，ClickHouse 是更适合的工具。

根据具体业务需求选择合适的数据库系统，可以最大化性能和效率！如果有具体的业务场景，可以进一步讨论如何优化选择。

二、MPP架构和Shared-Nothing 架构对比

MPP（Massively Parallel Processing）架构和 Shared-Nothing 架构是两种常见的分布式数据库架构，它们在设计理念和实现方式上有显著的区别。以下是详细解释及对比：

1. 什么是 MPP 架构？

定义

• MPP（Massively Parallel Processing，海量并行处理）架构是一种分布式计算架构，通常由多个独立的节点组成，每个节点都有自己的 CPU、内存和存储设备。
• 在 MPP 系统中，任务被分解为多个子任务，并行地分发到不同的节点上执行，然后将结果汇总。

特点

• 强协作：节点之间通过高速网络进行通信和协作，通常需要一个中心节点（或控制节点）来协调任务。
• 数据分片：数据被水平分片（Sharding）存储在不同的节点上，每个节点负责处理自己存储的数据。
• 任务分发：查询被拆分为多个子任务，由多个节点并行执行。
• 高性能：适合处理复杂查询和大规模数据分析任务。

典型代表

• Apache Doris
• Greenplum
• Amazon Redshift
• Teradata

2. 什么是 Shared-Nothing 架构？

定义

• Shared-Nothing 架构是一种分布式系统设计理念，每个节点完全独立，拥有自己的 CPU、内存和存储，节点之间没有共享的资源。
• 在 Shared-Nothing 系统中，数据被分布式存储在各个节点上，节点之间通过网络通信，但尽量减少交互。

特点

• 完全独立：每个节点独立运行，节点之间没有共享的内存或存储资源。
• 分布式存储：数据被分片存储在不同的节点上，查询时通过分布式表进行全局访问。
• 去中心化：没有单一的控制节点，通常通过分布式协议（如 Gossip 协议）实现节点间的协调。
• 高扩展性：适合水平扩展，新增节点时无需对现有节点进行较大改动。

典型代表

• ClickHouse
• Apache Cassandra
• Google Bigtable
• Amazon DynamoDB

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3. MPP 和 Shared-Nothing 架构的区别

特性	MPP 架构	Shared-Nothing 架构
资源共享	节点之间通过网络协作，可能有部分资源共享	每个节点完全独立，无共享资源
任务协调	通常有一个中心节点负责任务分发和协调	无中心节点，节点之间通过分布式协议协作
查询优化	支持复杂查询优化，适合复杂 SQL 和 OLAP 场景	查询优化能力较弱，更适合简单查询和聚合
扩展性	扩展性较好，但需要协调节点间的资源和任务	扩展性极高，新增节点对现有系统影响较小
性能	对复杂查询性能优异，适合大规模数据分析	对简单查询性能极高，适合实时和高频查询
应用场景	数据仓库、BI 分析、实时数据分析	日志分析、时序数据处理、监控系统
数据分布和存储	数据通过分片存储，节点间可能会有数据交换	数据分片存储，尽量减少节点间的数据交互
故障恢复	通常需要中心节点协调恢复	节点独立，单节点故障对整体影响较小

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4. 使用场景对比

MPP 架构适用场景

• 复杂 SQL 查询：需要执行复杂的 JOIN、子查询、窗口函数等操作。
• 大规模数据分析：需要高吞吐量和强大的查询优化能力。
• 数据仓库：适合构建企业级数据仓库，支持多维度分析。

Shared-Nothing 架构适用场景

• 高并发查询：需要支持大量的简单查询和聚合操作。
• 实时数据处理：适合处理时序数据、日志数据和监控数据。
• 水平扩展：需要频繁扩展节点以支持数据增长。

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5. 举例说明

MPP 架构（以 Doris 为例）

• 假设有一个复杂的 SQL 查询：需要对用户行为数据进行多表 JOIN 和聚合分析。
• Doris 会将查询分解为多个子任务，分发到不同的 BE 节点上执行，每个节点处理自己负责的数据分片。
• BE 节点之间需要协作，交换中间结果，最终由 FE 节点汇总结果。

Shared-Nothing 架构（以 ClickHouse 为例）

• 假设有一个简单的查询：统计某个时间段内的访问日志数量。
• ClickHouse 的每个节点独立存储自己的日志数据分片，查询时直接在本地节点上执行聚合操作。
• 节点之间几乎没有数据交互，最终将各节点的部分结果汇总。

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6. 总结

• MPP 架构 更适合需要复杂查询优化和节点间协作的场景，例如企业数据仓库和 BI 报表。
• Shared-Nothing 架构 更适合高并发、简单查询和实时分析的场景，例如日志分析和监控系统。

选择哪种架构取决于业务需求。如果你的系统需要处理复杂的 SQL 查询，推荐 MPP 架构；如果你的系统需要处理高并发的简单查询，推荐 Shared-Nothing 架构。