Skip to content 
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。
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 | GreptimeDB | ClickHouse |
|---|---|---|
| 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 Loki Push API Elasticsearch Bulk API 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 2.0 | Apache 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） |
加入我们的社区
获取 Greptime 最新更新，并与其他用户讨论。