目录
1 与传统关系型数据库的对比
1.1 性能差异
1.2 数据模型差异
1.3 适用场景差异
2 与其他列式存储数据库的对比
2.1 Apache Cassandra
2.2 HBase
3 与分布式数据库的对比
3.1 Google BigQuery
3.2 Amazon Redshift
3.3 Snowflake
4 ClickHouse的缺点
5 ClickHouse的其他优点
1 与传统关系型数据库的对比
1.1 性能差异
ClickHouse 是一种关系型数据库，但与传统的关系型数据库（如 MySQL 和 Oracle）不同。最大的区别在于传统的关系型数据库是行式存储，而 ClickHouse 是列式存储。这种列式存储方式具有天然的优势，即用于统计分析和聚类分析。
在性能方面，ClickHouse 可以比传统数据库快 100-1000 倍。这是因为它只需要读取要计算的列数据，而非行式的整行数据读取，降低了 IO 成本。此外，同列同类型的数据可以进行十倍压缩提升，进一步降低 IO。ClickHouse 还根据不同存储场景，做个性化搜索算法。
1.2 数据模型差异
ClickHouse 是一种关系型数据库，但与传统的关系型数据库（如 MySQL 和 Oracle）不同。最大的区别在于传统的关系型数据库是行式存储，而 ClickHouse 是列式存储。这种列式存储方式具有天然的优势，即用于统计分析和聚类分析。
从用户使用角度看，ClickHouse 的逻辑数据模型与关系型数据库有一定的相似：一个集群包含多个数据库，一个数据库包含多张表，表用于实际存储数据。与传统关系型数据库不同的是，ClickHouse 是分布式系统。创建分布式表时，先在每个 Shard 每个节点上创建本地表（即 Shard 的副本），本地表只在对应节点内可见；然后再创建分布式表，映射到本地表。这样用户在访问分布式表时，ClickHouse 会自动根据集群架构信息，把请求转发给对应的本地表。
1.3 适用场景差异
ClickHouse 是一种关系型数据库，但与传统的关系型数据库（如 MySQL 和 Oracle）不同。最大的区别在于传统的关系型数据库是行式存储，而 ClickHouse 是列式存储。这种列式存储方式具有天然的优势，即用于统计分析和聚类分析。
关系型数据库的基本定位可以分为两类：OLTP 和 OLAP。OLTP 是传统的关系型数据库，主要操作增删改查，强调事务一致性，比如银行系统、电商系统。常见的数据库有 MySQL 和 Oracle 等。OLAP 是仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析，侧重技术决策支持，提供直观简单的结果。常见的列式数据库有 Vertica、Paraccel (Actian Matrix，Amazon Redshift)、Sybase IQ、Exasol、Infobright、InfiniDB、MonetDB (VectorWise， Actian Vector)、LucidDB、SAP HANA、Google Dremel、Google PowerDrill、Druid 和 kdb+ 等¹。
ClickHouse 更适合 OLAP 场景（对于大多数查询而言，处理速度至少提高了 100 倍）。它适用于写少但查询海量数据的场景。
2 与其他列式存储数据库的对比
2.1 Apache Cassandra
ClickHouse 和 Apache Cassandra 都是列式存储数据库，但它们有一些不同之处。
Cassandra 是一个分布式 NoSQL 数据库，它能够管理大量的结构化、半结构化和非结构化数据，跨多个数据中心和云。Cassandra 提供了持续可用性、线性可扩展性和操作简单性，以及一个强大的动态数据模型，旨在提供最大的灵活性和快速响应时间。
ClickHouse 是一个面向列的数据库管理系统 (DBMS)，用于在线分析处理查询 (OLAP)。ClickHouse 的性能超过了所有其他列式数据库管理系统。它每秒在每台服务器上处理数十亿行和数十 GB 的数据。
Cassandra 更适合于写少但查询海量数据的场景。而 ClickHouse 更适合 OLAP 场景（对于大多数查询而言，处理速度至少提高了 100 倍）。
2.2 HBase
ClickHouse 和 HBase 都是列式存储数据库，但它们有一些不同之处。
HBase 是一款 NoSQL 数据库，也是 Hadoop 生态圈的核心组件，它具有海量的存储能力和优秀的随机读写能力。它主要用于保存底层数据。
HBase 更适合非结构化的数据存储，而 ClickHouse 拥有高效的查询能力。
3 与分布式数据库的对比
3.1 Google BigQuery
ClickHouse 和 Google BigQuery 都是分布式数据库，但它们有一些不同之处。
Google BigQuery 是一种大规模数据仓库服务，具有追加式表。它提供了持续可用性、线性可扩展性和操作简单性，以及一个强大的动态数据模型，旨在提供最大的灵活性和快速响应时间。
3.2 Amazon Redshift
ClickHouse 和 Amazon Redshift 都是分布式数据库，但它们有一些不同之处。
ClickHouse 是一个用于在线分析处理查询 (OLAP) 的列式数据库管理系统 (DBMS)。它能够使用 SQL 语句查询实时生成分析数据报告，拥有优秀的数据存储能力。
Amazon Redshift 是一种大规模数据仓库服务，用于与商业智能工具一起使用。它提供了持续可用性、线性可扩展性和操作简单性，以及一个强大的动态数据模型，旨在提供最大的灵活性和快速响应时间。
从技术角度来看，ClickHouse 和 Amazon Redshift 都采用了列式存储和分布式计算来实现高效的数据分析。但是，它们在易用性、稳定性、可维护性和功能特性等方面都有所不同。
例如，ClickHouse 需要用户感知本地表、分布式表、Zookeeper 等概念，在建表、导入、查询等流程中都有涉及。而 Amazon Redshift 则提供了更简单易用的界面和操作方式。此外，ClickHouse 在稳定性方面重度依赖 Zookeeper，而 Amazon Redshift 则采用了更为稳定的架构设计。
在使用方法方面，ClickHouse 支持 SQL 语句查询，但语法上并不完全符合相关标准。Amazon Redshift 也支持 SQL 语句查询，并且提供了更为丰富的功能特性。
在适用场景方面，ClickHouse 适用于需要快速生成分析数据报告的场景，例如用户行为分析、ABTest 和在线报表等。Amazon Redshift 则适用于需要大规模数据仓库服务的场景，例如企业数据仓库和商业智能分析等。
在注意事项方面，使用 ClickHouse 时需要注意其对 Zookeeper 的依赖以及对 SQL 语法的支持情况。使用 Amazon Redshift 时需要注意其与 AWS 其他服务的集成情况以及与其他云服务的兼容性。
3.3 Snowflake
ClickHouse 和 Snowflake 都是分布式数据库，但它们有一些不同之处。
Snowflake 是一种云原生的大规模数据仓库服务，它采用了 SaaS 化的设计理念，极大地提升了数据开发者的使用体验。它提供了持续可用性、线性可扩展性和操作简单性，以及一个强大的动态数据模型，旨在提供最大的灵活性和快速响应时间。
4 ClickHouse的缺点
虽然 ClickHouse 是一个优秀的列式数据库管理系统，但它也有一些缺点。
首先，ClickHouse 没有完整的事务支持。这意味着它不适用于需要事务性保证的应用场景。
其次，ClickHouse 缺少高频率、低延迟的修改或删除已存在数据的能力。它仅能用于批量删除或修改数据。
此外，ClickHouse 的稀疏索引使得它不适合通过其键检索单行的点查询。这意味着它不适用于需要快速查询单行数据的应用场景。
最后，ClickHouse 在易用性方面也有一些不足。它需要用户感知本地表、分布式表、Zookeeper 等概念，在建表、导入、查询等流程中都有涉及。这增加了使用 ClickHouse 的门槛，并且可能会给用户带来一定的困扰。
5 ClickHouse的其他优点
ClickHouse 作为一个用于在线分析处理查询 (OLAP) 的列式数据库管理系统 (DBMS)，它有许多优点。
首先，ClickHouse 拥有优秀的数据压缩能力。它能够有效地压缩数据，减少存储空间的占用，提高查询效率。
其次，ClickHouse 支持多核并行处理。它能够充分利用多核 CPU 的计算能力，快速完成复杂的查询任务。
此外，ClickHouse 支持数据复制和数据完整性。它能够在多个节点之间复制数据，确保数据的完整性和一致性。
最后，ClickHouse 支持多服务器分布式处理。它能够将查询任务分布到多个服务器上执行，提高查询效率和可扩展性。
总之，ClickHouse 是一个优秀的列式数据库管理系统，它拥有许多优点，能够满足用户对于快速生成分析数据报告的需求。
