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关于 ClickHouse
ClickHouse 是一个高性能、开源的列式数据库管理系统(DBMS),专为在线分析处理(OLAP)工作负载而设计。由 Yandex 开发,ClickHouse 通过列式存储架构和先进的压缩技术在海量数据集上实现实时分析。它具备 SQL 兼容性、分布式查询处理,以及如 MergeTree 等针对时序数据的专用引擎。ClickHouse 在需要对 PB 级数据进行亚秒级查询性能的商业智能、实时仪表板、日志分析和数据仓库场景中被广泛采用。
点击这里阅读 GreptimeDB 与 ClickHouse 在日志场景对比的完整报告。
GreptimeDB vs. ClickHouse
特性/方面GreptimeDBClickHouse
数据模型统一可观测数据库列式 OLAP 数据库
值模型多值(支持复杂数据结构)多值(面向列式分析)
多模型支持在一个数据库中支持指标、日志与链路追踪主要用于分析数据(结构化可观测性需要独立系统)
数据摄取协议SQL
gRPC
InfluxDB 行协议
Prometheus 远程存储
OpenTelemetry
HTTP API
SQL
HTTP 接口
原生 TCP 协议
Kafka 集成
各种连接器
查询语言SQL 和 PromQL(双接口)SQL(扩展 ClickHouse 特有功能)
数据保留灵活的 TTL 策略与自动分层TTL 表达式与自动数据清理
持续聚合内置 SQL 聚合、Pipeline ETL 引擎与 Flow 流计算Materialized Views 与 Aggregating MergeTree
用例统一可观测性、实时分析、物联网监控、边缘计算商业智能、实时分析、数据仓库、日志分析
架构云原生分布式,计算存储分离无共享架构,水平分片
存储格式Apache Parquet(列式,压缩)MergeTree 引擎系列,列式存储
查询性能时序优化的亚秒级查询大数据集上极快的分析查询
压缩智能编码的高级 Parquet 压缩高效列式压缩(LZ4、ZSTD)
实时处理原生实时摄取和查询近实时,有一定摄取延迟
许可证Apache 2.0Apache 2.0
部署复杂度可观测性工作负载的单一系统分布式部署设置复杂
资源效率针对时序工作负载优化复杂分析查询需要高内存使用
编程语言Rust(内存安全、高性能)C++(高性能,复杂优化)

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