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Doris和Clickhouse对比

news 来源：原创 2025/7/28 22:28:04

目录

    • 一、Doris和Clickhouse对比
      • **1. 底层架构**
        • **Doris**
        • **ClickHouse**
      • **2. 运行原理**
        • **Doris**
        • **ClickHouse**
      • **3. 使用场景**
        • **Doris**
        • **ClickHouse**
      • **4. 优缺点对比**
      • **总结**
    • 二、MPP架构和Shared-Nothing 架构对比
      • **1. 什么是 MPP 架构？**
        • **定义**
        • **特点**
        • **典型代表**
      • **2. 什么是 Shared-Nothing 架构？**
        • **定义**
        • **特点**
        • **典型代表**
      • **3. MPP 和 Shared-Nothing 架构的区别**
      • **4. 使用场景对比**
        • **MPP 架构适用场景**
        • **Shared-Nothing 架构适用场景**
      • **5. 举例说明**
        • **MPP 架构（以 Doris 为例）**
        • **Shared-Nothing 架构（以 ClickHouse 为例）**
      • **6. 总结**

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。

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。

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DorisClickHouse
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

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

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。

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。

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。

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Cell | 大规模 单细胞图谱 揭示非小细胞肺癌抗PD-1治疗后的免疫微环境异质性

–https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.03.018 A single-cell atlas reveals immune heterogeneity in anti-PD-1-treated non-small cell lung cancer 留意更多内容&#xff1a;组学之心 研究简介 背景与问题 非小细胞肺癌&#xff08;NSCLC&#xff09;术后复发率高。新…...

编程日记 2025/7/26 23:07:34

光流 ｜ 基于深度学习的光流估计算法汇总，原理，公式，流程图，代码

基于深度学习的光流算法 一、光流估计的基本原理二、基于深度学习的光流估计算法1. **FlowNet系列**2. **FlowNet 2.0**3. **PWC-Net**4. **RAFT（Recurrent All-Pairs Field Transformers）**5. **LiteFlowNet系列**三、算法流程图示例FlowNet2.0架构PWC-Net金字塔处理流程四、…...

编程日记 2025/7/29 0:31:44

常见的算法介绍

算法概述线性回归(Linear Regression)线性回归是一种通过属性的线性结合来进行预测的线性模型, 其目的是找到一条直线, 一个平面或者更高维的超平面, 使预测值和真实值之间的误差最小化逻辑回归(Logistic Regression)逻辑回归是一种分类模型, 入二分类公式 P ( Y 1 ∣ X ) e …...

编程日记 2025/7/29 0:31:42

【基于 LangChain 的异步天气查询1】异步调用 Open-Meteo API 查询该城市当前气温

目录 一、功能概述 二、文件结构 三、城市天气实时查询&#xff08;运行代码&#xff09; weather_runnable.py main.py 运行结果 四、技术亮点 五、使用场景 一、功能概述 它实现了以下主要功能&#xff1a; 用户输入地点&#xff08;城市名&#xff09; 构造提示词…...

编程日记 2025/7/28 19:36:20

深入解析JavaScript变量作用域：var、let、const全攻略

在JavaScript中&#xff0c;变量作用域是一个核心概念&#xff0c;它决定了变量的可访问性和生命周期。理解变量作用域对于编写清晰、高效且无错误的代码至关重要。本文将深入探讨JavaScript中不同类型的变量声明方式&#xff08;var、let、const等&#xff09;&#xff0c;分析…...

编程日记 2025/7/28 8:37:18

C33-函数嵌套及编码实战

我们以一个编程题目的实践来学习此部分内容 题目:输入四个数,以函数的方式找出最大值 思维:使用两个数找出较大值→较大值与第三个数比较得出新的较大值→新的较大值与第四个数比较得出最大值 代码 #include <stdio.h>//内层函数的封装int GetMaxFromTwoNums(int a,int…...

编程日记 2025/7/28 7:19:04