在选择MPP数据库时,应如何权衡Doris和ClickHouse的优势?

Apache Doris 是百度开源的 MPP 分析型数据库,支持高效的实时数据分析,特别适合处理大数据集。Doris 的分布式架构设计简洁,便于管理和维护,而且它的性能适用于各种数据分析需求,包括实时、交互式和探索式数据分析。

与此同时,ClickHouse 是 Yandex 开源的 MPP 数据分析引擎,以其高性能、功能丰富和可靠性著称,拥有向量化执行引擎。

优势阐明

Doris 相比于 ClickHouse 的一些优势包括:

  • 使用与运维简单性:建表更直观,SQL支持更全面,有更强大的数据导入功能,更简便的扩缩容以及自动的节点恢复。
  • 分布式能力:支持事务和幂等性的数据导入,自动聚合的物化视图,以及全面的元数据管理。

而 ClickHouse 在以下方面表现更出色:

  • 性能优异:数据导入和查询性能都非常高。
  • 功能更为丰富:支持多种表引擎,有更多的数据类型和函数,以及强大的聚合功能。
  • 集群管理更方便:有更多的工具支持灵活的集群管理和数据迁移。

架构差异对比

从运维角度Doris 的部署主要包括前端模块 (FE) 和后端模块 (BE);clickhouse主要由一个server组件构成。运维过程可以通过诸如 Ansible 或 SaltStack 的工具进行自动化。

集群迁移Doris 能够通过内置的备份/恢复命令实现数据和元数据的迁移,通过将新机器加入现有集群并逐步替换旧机器的方式,实现平滑迁移;clickhouse需要借助外部工具实现迁移.

在数据导入:Doris 提供了多种内置机制,包括支持实时数据导入的RoutineLoad,以及支持从HDFS导入数据的BrokerLoad;Clickhouse数据导入一般使用Spark/Flink等外部计算引擎来做ETL和导数功能,主要是导数消耗集群资源。

在性能方面:ClickHouse 单表查询上表现更佳,而 Doris 在处理多表关联查询,特别是大表之间的 Join 操作时,具有优势。

总结

Apache Doris 2.0 增强了其在日志数据分析方面的功能,引入了对半结构化数据类型的支持,加速了文本匹配和导入性能,增加了倒排索引,以满足全文检索和普通数值/日期类型的范围检索需求。

  • Doris 还提供了多种日志数据导入方式,比如 LogStash 和 Flink 的支持。它还可以统一存储日志数据,以方便与数据仓库中的其他数据进行联合分析,避免数据孤岛问题。
  • Doris 通过兼容 MySQL 协议,打开了与生态系统中各种工具和客户端的兼容性,扩大了数据分析的能力。将来的发展包括完成 Kibana 类似系统的日志探索分析工具,以进一步提升日志分析的体验。

整体上,Doris 的这些新功能和优化使其在与 Elasticsearch 的对比测试中显示出最高 10 倍的性价比提升,为日志数据分析提供了一种高效且经济的解决方案。

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研发专家-曾曾研发专家-曾曾
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