统一湖仓新纪元：谁能称王？Apache Doris VS ClickHouse深度解析

引言

随着数据量的爆炸式增长，各行各业对实时数据分析的需求日益迫切。高性能数据仓库作为实时分析的核心基础设施，在帮助企业快速洞察业务、驱动决策方面发挥着至关重要的作用。在众多开源数据仓库解决方案中，Apache Doris和ClickHouse无疑是两个备受瞩目的佼佼者。本文旨在对Apache Doris和ClickHouse进行深入对比，以期为技术专业人士和决策者在选择实时分析解决方案时提供有价值的参考。

Apache Doris

Apache Doris是一款基于大规模并行处理（MPP）架构的现代开源数据仓库，以其极高的查询性能著称。Doris的设计目标是为用户提供亚秒级的查询响应，无论面对高并发点查询还是高吞吐复杂分析都能轻松应对。其架构由前端（FE）和后端（BE）两个主要组件构成：前端负责用户请求、查询解析、元数据和节点管理，而后端专注于数据存储与查询执行，数据以分片和多副本形式存储在不同节点上。该架构支持水平扩展，使得单个Doris集群能够管理数百台机器及PB级别的数据，同时支持计算与存储分离，实现弹性伸缩和资源高效利用。

Doris具备以下关键特性：

• 实时数据摄入： 支持秒级延迟的数据摄入，包括推送和流式方式，确保数据实时更新。
• 闪电般的查询速度： 利用列式存储、MPP架构、成本优化器和向量化执行引擎，实现高并发和高吞吐查询。
• 联邦查询： 支持对多种数据湖和数据库进行联邦查询，简化数据整合流程。
• 弹性架构与统一湖仓： 支持计算存储分离和分层存储，不仅降低成本，还实现了统一的数据湖仓一体化架构，使用户可以直接查询数据湖数据。
• 开放兼容生态： 高度兼容MySQL协议和ANSI SQL，方便接入各类BI工具，同时开放数据API支持Spark、Flink等外部计算引擎。
• 半结构化数据支持： 提供对Array、Map、JSON等复合数据类型的支持，以及高效的文本搜索索引。

这种简洁且灵活的架构大大降低了学习和运维成本，使得Doris在报表分析、用户画像、数据湖查询加速以及统一数据仓库建设等多种场景中表现卓越。

ClickHouse

ClickHouse是一款由Yandex开发的开源列式数据库管理系统，专为在线分析处理（OLAP）设计。它以卓越的查询速度和高效的数据压缩能力而著称，尤其适用于大规模数据集的处理。采用列式存储，能有效减少数据扫描量，提高查询效率，并支持水平扩展，可应对PB级别数据的分析任务。

ClickHouse的主要特点包括：

• 极速查询性能： 针对读取密集型场景进行优化，单表查询表现尤为出色。
• 高效列式存储： 通过高压缩比显著节省存储空间并加速查询。
• 向量化执行： 利用SIMD指令批量处理数据，提高整体执行效率。
• 灵活表引擎： 提供多种表引擎以满足不同存储和查询需求。
• SQL兼容性： 虽支持接近ANSI SQL的语法，但采用自有SQL方言，部分高级特性需要额外学习。

尽管ClickHouse在读取性能上表现优异，但在处理复杂多表JOIN和数据频繁更新时存在一定局限：其更新操作通常为异步处理，可能导致数据一致性问题；此外，集群管理和扩展调优也相对复杂，增加了运维难度。

深入特性对比

为了更清晰地比较两者优势，我们从以下几个方面进行对比：

数据模型

Apache Doris：

• 提供明细、聚合和唯一三种数据模型。
• 明细模型适用于存储原始数据；聚合模型通过预聚合显著提升查询效率；唯一模型支持行级更新和删除，适合数据频繁变更的场景。

ClickHouse：

• 主要基于MergeTree系列表引擎，侧重追加写入和后台合并优化。
• 虽然支持部分更新，但在频繁更新的场景下不如Doris灵活。

SQL兼容性

Apache Doris：

• 高度兼容MySQL协议和标准SQL，简化了数据查询和系统迁移，降低了学习成本。

ClickHouse：

• 使用自有SQL方言，虽然在大部分场景下与ANSI SQL兼容，但在一些高级查询特性上存在一定差异。

实时性与更新能力

Apache Doris：

• 实现低延迟实时数据摄入与亚秒级查询响应。
• 采用强一致性的主键存储模型，支持同步数据更新与删除，确保数据一致性。

ClickHouse：

• 写入性能较强，但更新操作以异步方式处理，可能存在数据不一致情况。

易用性与维护

Apache Doris：

• 架构简单，部署便捷，MySQL友好的SQL接口使得上手快且运维成本低。
• 自动伸缩、计算存储分离以及统一湖仓架构进一步简化了系统维护和数据管道管理。

ClickHouse：

• 功能强大，但集群管理、负载均衡及复杂查询优化需要更高的专业知识，维护和扩展较为繁琐。

扩展性与部署

Apache Doris：

• 支持灵活的水平和垂直扩展，借助计算存储分离实现自动弹性伸缩，适合构建统一数据湖仓。

ClickHouse：

• 在水平扩展方面表现出色，但分片、复制和集群负载均衡的手动调优工作量较大。

适用场景

Apache Doris：

• 非常适用于高并发点查询、复杂多表JOIN、实时更新及统一数据仓库建设。
• 其统一湖仓架构能直接查询数据湖，简化数据管道，降低存储冗余和成本，适合企业级数据分析。

ClickHouse：

• 更适合读取密集型的单表查询、日志分析、时间序列数据分析等场景，但在复杂JOIN和实时更新需求下存在不足。

社区活跃度与运维成本

Apache Doris：

• 拥有日益活跃的社区和成熟的商业支持，其简洁架构和弹性扩展机制使得部署和运维成本较低。

ClickHouse：

• 社区生态成熟，但由于系统复杂性，运维和扩展管理成本相对较高。

为何选择Apache Doris？

综合对比，Apache Doris在以下几个方面具有明显优势：

• 高并发与高效Join性能： 在复杂多表JOIN和高并发场景下，Doris表现出更高的处理能力。
• 灵活的数据更新与一致性保障： 独特的唯一模型和同步更新机制确保了数据的实时性和一致性。
• 简洁易用的架构： MySQL兼容的SQL接口和直观的FE/BE架构使得部署、维护和数据迁移更为便捷。
• 统一湖仓架构： 支持计算存储分离和直接查询数据湖，简化数据管道，降低冗余存储成本，助力构建现代化统一数据仓库。
• 企业级支持与弹性扩展： 自动伸缩、负载均衡和成熟的商业支持为企业提供低成本、高效能的数据分析解决方案。

真实案例：Apache Doris的成功应用

众多知名企业已将Apache Doris成功应用于数据分析平台，并取得显著成效：

• 京东： 在广告报表系统中，每日处理百亿级数据，实现高并发查询，查询延迟控制在毫秒级。
• 腾讯： 通过从ClickHouse迁移至Doris，解决了数据更新、存储成本高和运维复杂等问题，实现存储成本降低42%、开发成本降低40%。
• 小米、海底捞、快手等： 这些企业利用Doris构建统一数据仓库，提升查询性能与系统稳定性。快手更是借助Doris实现了湖仓一体化，简化数据管道，提升整体数据处理效率。

特性对比表

结语

综合来看，Apache Doris凭借其高并发处理能力、灵活的数据更新机制、简洁易用的架构以及统一湖仓的创新理念，在实时分析和企业级数据仓库建设中展现出无可比拟的优势。对于追求高效查询、实时数据更新和数据管道简化的企业来说，Doris无疑是一个理想的选择。随着其社区不断壮大和商业支持的不断强化，Apache Doris将在未来的数据分析领域发挥越来越重要的作用，推动企业实现数据智能化转型。