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Apache Doris 与 ClickHouse 同作为OLAP领域的佼佼者在企业级实时分析引擎该如何选择呢。本文将详细介绍 Doris 的优势并通过直观对比展示两者的关键差异同时分享一个企业成功用 Doris 替换 ClickHouse 的实践案例帮助您做出明智的技术决策。
一、为何选择 Doris
1.1 架构设计
Doris 优势
FE/BE 分离架构Doris 采用前端FE与后端BE分离的架构模式。FE 承担 SQL 解析、查询计划生成以及元数据管理的重任。其设计使得 SQL 语句能高效地被解析为可执行的查询计划并且元数据管理模块保障了数据定义、权限等信息的有序存储与快速检索。
分布式存储与计算在分布式存储方面Doris 支持多副本机制确保数据的高可用性。当某个 BE 节点出现故障时其他副本节点能立即顶上保证数据不丢失且查询不受影响。在计算层面BE 节点间能够协同工作并行处理查询任务。
弹性伸缩具备出色的弹性伸缩能力可通过简单的 SQL 命令轻松实现节点的动态增加或减少。现在直接可以用Manager集群管理工具更加方便快捷
ClickHouse 特点
ClickHouse 架构LSMTree聚合模型两层汇聚查询引擎列式存储只有一个组件每个组件都可以进行查询分发和执行 分布式采用Multi-Master多主架构天然避免单点故障问题
依赖 ZooKeeperClickHouse 依赖 ZooKeeper 进行分布式协调。ZooKeeper 负责管理 ClickHouse 集群中各节点的状态信息、数据分片信息以及协调分布式事务等。虽然 ZooKeeper 是成熟的分布式协调工具但这增加了架构的复杂性。 1.2 查询性能
Doris 优势
查询优化器拥有强大的查询优化器采用基于成本的优化CBO和基于规则的优化RBO相结合的方式。CBO 能根据数据的统计信息如数据量、数据分布等估算不同查询执行计划的成本从而选择最优方案。
向量化执行支持向量化执行引擎能充分利用现代 CPU 的 SIMD单指令多数据指令集。传统数据库按行处理数据而向量化执行以列向量为单位处理数据减少了函数调用开销和数据缓存命中率低的问题。
实时查询对实时查询的支持十分出色能在秒级甚至亚秒级响应查询请求。这得益于其高效的存储结构和查询执行机制。
ClickHouse 特点
单表查询优势在单表查询场景下尤其是针对大表的聚合查询ClickHouse 表现出卓越的性能。它通过高效的列存储结构和数据压缩算法减少了数据读取量。
复杂查询挑战但在处理复杂的多表关联查询时ClickHouse 面临一定挑战。由于其查询优化器在多表连接场景下的局限性往往需要对 SQL 进行复杂的改写才能获得较好的性能。
1.3 存储管理
Doris 优势
列存储格式采用先进的列存储格式将同一列的数据连续存储这种存储方式在查询时能显著减少 I/O 开销。当执行一个仅涉及某几列的查询时Doris 只需读取相关列的数据而无需像行存储那样读取整行数据。而且针对点查场景 IOPS Doris还支持了行列混存适用性更加强了。
数据压缩支持多种高效的数据压缩算法如 Snappy、LZ4 等。这些压缩算法能在不影响查询性能的前提下大幅减少数据存储所需的空间。
存储分层具备存储分层功能可根据数据的访问频率和重要性将数据存储在不同类型的存储介质上。例如将近期频繁访问的热数据存储在高速 SSD 上而将历史冷数据存储在成本较低的机械硬盘上。
ClickHouse 特点
独特的存储结构ClickHouse 有其独特的存储结构如 MergeTree 系列引擎。这种结构针对列式存储进行了优化在数据写入时会将数据按一定规则合并成数据块存储。例如在写入大量用户注册数据时ClickHouse 会将新数据与已有数据块进行合并操作以提高数据存储的紧凑性和查询性能。但这种合并操作在高并发写入场景下可能会带来一定的性能影响。
压缩与编码同样采用数据压缩和编码技术如 Delta 编码、Run-Length 编码等。这些技术在减少数据存储量方面效果显著但在某些复杂数据类型和查询场景下编码和解码过程可能会增加查询处理时间。实际场景中Clickhouse数据压缩比通常可以达到10:1
1.4 使用方式
Doris 优势
SQL 兼容性高度兼容 MySQL 协议这使得熟悉 MySQL 的开发人员和数据库管理员能够快速上手 Doris。在使用过程中可以直接使用 MySQL 客户端工具连接 Doris 集群执行 SQL 语句。
丰富的数据模型支持多种数据模型包括 Unique Key、Duplicate Key 和 Aggregate Key 模型。Unique Key 模型适用于需要保证数据唯一性的场景如用户表中的用户 ID 字段Duplicate Key 模型适合日志类数据存储允许数据重复Aggregate Key 模型则在聚合查询场景下表现出色能快速对数据进行预聚合处理。
并发上线无瓶颈支持高并发无并发瓶颈限制100台集群可达10w QPS。
ClickHouse 特点
SQL 语法差异SQL 语法与传统关系型数据库有一定差异虽然基本的查询、插入等操作类似但在一些高级特性和函数使用上有所不同。
数据模型相对单一主要以 MergeTree 系列引擎为核心数据模型相对单一。虽然 MergeTree 引擎在许多场景下表现良好但在处理一些特殊业务需求时灵活性不如 Doris。
不支持高并发单条查询语句默认使用机器核数一半的CPU因此不支持高并发的应用场景官方建议QPS100。单条过大的查询或者过高的并发都会导致集群资源使用率过高影响集群稳定性。
1.5 运维难度
Doris 优势
极简化运维Doris只有FE和BE两种进程架构简单带来最大的好处就是运维也会很简单这两种进程又都能通过一致性协议来保证服务的高可用和数据的高可靠。Doris 单节点故障时候Doris副本均衡和副本补齐能够自动完成无需人工操作
监控与告警提供全面的监控与告警功能可实时监测集群的各项性能指标如 CPU 使用率、内存占用、磁盘 I/O、查询响应时间等。通过配置告警规则当指标超出正常范围时系统能及时通过邮件、短信等方式通知运维人员。Manager更加方便
版本升级平滑版本升级过程相对平滑支持在线滚动升级。在升级过程中Doris 会逐步将各节点切换到新版本确保业务不受影响。使用Manager升级更加方便顺滑
ClickHouse 特点
手动运维操作多运维过程中需要较多的手动操作。Clickhouse需要人工维护元数据好处是数据分布可控。Clickhouse不支持数据的自动均衡需要用户增加分片或重新建表大幅增加业务在水平伸缩时的运维压力重新建表在集群中进行全量数据打散操作开销过大
配置参数复杂拥有大量的配置参数这些参数相互关联且对集群性能影响较大。例如在调整 ClickHouse Server 的内存分配参数时需要同时考虑查询性能、数据写入性能以及操作系统的内存管理等多方面因素稍有不慎就可能导致集群性能下降甚至出现故障。这要求运维人员对 ClickHouse 的内部机制有深入了解增加了运维难度。
版本升级风险版本升级可能存在一定风险尤其是跨大版本升级时。不同版本之间可能存在兼容性问题如数据存储格式变化、查询语法变更等需要在升级前进行充分的测试和数据迁移准备。
1.6 社区活跃度
Doris
活跃的开源社区Doris 拥有一个活跃的开源社区尤其是对国内用户来说众多开发者积极参与其中。社区提供了丰富的文档资源包括详细的安装指南、使用教程、最佳实践案例以及 API 参考文档等方便用户快速学习和使用。同时社区论坛和交流群氛围活跃用户在使用过程中遇到问题时能及时得到其他开发者和社区成员的帮助。另外还有专门的社区论坛
ClickHouse
国内社区规模虽然 ClickHouse 在全球用户量极大但相较于 Doris其国内的社区活跃度稍显不足。问题反馈以及解决的及时性并没有Doris有优势。
三、成功案例有赞从 ClickHouse 迁移至 Doris
以有赞为例这家领先的电商 SaaS 服务商曾面临以下挑战
高并发查询瓶颈在业务高峰期ClickHouse 在多表关联查询和复杂 Join 场景下响应缓慢严重影响用户体验。扩容运维复杂依赖 ZooKeeper 实现分布式协调扩容操作繁琐运维成本居高不下。数据更新不灵活缺乏事务性导入支持部分业务数据更新存在重复或丢失风险。
3.1 迁移动因与方案制定
经过深入调研有赞决定引入 Apache Doris 统一 OLAP 技术栈主要目标包括
提升大表 Join 查询性能确保在数百亿数据量下依然能保持秒级响应。降低运维复杂度实现在线扩缩容和自动故障恢复简化集群管理。保障数据一致性利用 Doris 内置的事务型导入及去重机制确保数据写入精准无误。
为此有赞开发了自动化 SQL 建表和查询语句转换工具将原先的 ClickHouse 语法转换为 Doris 兼容语法并调整数据导入策略充分利用 Doris 的 Stream Load 技术。
3.2 迁移效果与收益
查询性能提升在多表 Join 查询场景中Doris 平均查询速度提升达 200%实现秒级响应。运维效率大幅改善内置在线扩缩容与自动故障恢复功能大大降低了运维和开发成本。数据一致性保障事务型导入及精准去重机制确保数据准确避免重复或丢失风险。
有赞的实践充分证明利用 Doris 替换 ClickHouse 后不仅查询性能大幅提升而且在运维和数据更新方面也实现了质的飞跃为企业带来了显著的业务价值。
四、总结
通过对 Doris 与 ClickHouse 在架构设计、数据导入、复杂查询优化和运维成本等多个维度的对比我们可以看出
Doris 在易用性、扩展性和数据一致性保障方面具有明显优势。对于需要实时数据更新和多表关联查询的企业Doris 无疑是更理想的选择。
有赞的成功案例证明利用 Doris 替换 ClickHouse 后企业不仅实现了查询性能的显著提升还大幅降低了运维成本和数据更新风险。企业在选型时应充分结合自身业务需求和技术团队能力借助 Doris 的优势打造统一实时数仓实现数据驱动的商业价值最大化。
欢迎大家在评论区交流更多实践经验共同探讨实时数据分析的未来趋势
