Druid、ClickHouse、Doris、StarRocks 的区别与分析
在大数据领域，数据的存储和分析至关重要。Druid、ClickHouse、Doris、StarRocks 都是优秀的大数据分析引擎，它们各自有着独特的特点和适用场景。本文将深入探讨这几款引擎的区别，协助大家进行技术选型。
一、各引擎简介
Druid
Druid 是由 MetaMarkets 开发、用于探索式实时分析数据的 OLAP 数据存储。它专为海量数据的实时摄入、存储和查询而设计，在实时性和高并发查询方面表现出色，被广泛应用于实时数据分析场景，如网站流量分析、用户行为分析等。
ClickHouse
ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 公司开源的一款用于在线分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统。它专注于高吞吐的数据分析场景，能够在极短时间内处理海量数据的复杂查询，在数据仓库、日志分析等领域应用广泛。
Doris
Doris 原名百度 Palo，是百度开源的一款基于 MPP 架构的高性能分布式 SQL 数据仓库。它致力于提供简单易用、高性能的数据分析服务，可用于企业级的数据分析、报表生成等场景。
StarRocks
StarRocks 是由前百度 Palo 团队创业打造的新一代极速全场景 MPP 架构的大数据分析引擎。它融合了多种先进技术，旨在为用户提供极速的查询体验，适用于海量数据的实时分析和复杂查询场景。
二、相同之处
- OLAP 引擎：Druid、ClickHouse、Doris、StarRocks 都属于 OLAP（Online Analytical Processing）引擎，主要用于海量数据的分析处理，能够快速响应用户的查询请求，支持复杂的数据分析操作。
- 列式存储：它们均采用列式存储方式，这种存储方式对于分析型查询具有显著优势，能够有效减少数据扫描量，提高查询性能。在查询时，只需要读取涉及到的列，而不需要像行式存储那样读取整行数据。
- 分布式架构：为了应对海量数据的存储和处理需求，这几款引擎都采用了分布式架构。通过将数据分布在多个节点上，可以实现水平扩展，提升系统的存储容量和处理能力，同时提高系统的可用性和容错性。
三、不同之处
- 数据模型
- Druid：采用独特的时间序列数据模型，非常适合处理时间序列相关的数据。它将数据按照时间粒度进行划分和存储，在时间维度的查询上具有极高的性能。
- ClickHouse：支持星型、雪花型等多种数据模型，灵活性较高。其数据模型在处理复杂的多维分析场景时表现出色，能够很好地适应不同的数据结构和查询需求。
- Doris：基于 MPP（Massively Parallel Processing）架构，采用简单易用的星型数据模型。它通过对数据的合理分片和分布式存储，实现高效的查询处理。
- StarRocks：同样支持星型数据模型，并且在模型优化方面进行了很多工作，能够更好地利用索引和物化视图等技术，加速查询执行。
- 查询性能
- Druid：擅长低延迟的实时查询，尤其是对时间窗口内的数据查询响应迅速。但在处理复杂的多表关联查询时，性能可能会受到一定影响。
- ClickHouse：在单表查询和简单的多表关联查询中表现出极高的性能，能够快速处理海量数据。但在数据更新操作方面相对较弱，不适合频繁的数据更新场景。
- Doris：查询性能较为均衡，对于实时查询和复杂查询都有不错的表现。它通过优化查询计划和执行引擎，能够在不同场景下提供稳定的查询性能。
- StarRocks：以极速查询性能著称，无论是简单查询还是复杂的多表关联、聚合查询等，都能在极短时间内返回结果。其采用的向量化执行、分布式计算等技术极大地提升了查询效率。
- 数据更新
- Druid：数据更新相对复杂，通常采用 “删除 - 插入” 的方式进行。由于其数据存储结构的特点，大规模的数据更新操作可能会影响系统性能。
- ClickHouse：数据更新操作相对不灵活，不支持行级别的实时更新。一般通过批量数据导入和替换的方式进行数据更新。
- Doris：支持较为灵活的数据更新操作，包括插入、删除、更新等。它通过 MVCC（多版本并发控制）机制，保证数据更新的一致性和并发性能。
- StarRocks：支持实时的数据更新操作，能够在不影响查询性能的前提下，快速完成数据的插入、更新和删除。这使得它在需要频繁更新数据的场景中具有很大优势。
- 数据存储
- Druid：数据存储分为实时数据和历史数据两部分。实时数据存储在内存中，以支持快速的实时查询；历史数据存储在磁盘上，并按照时间粒度进行分区。
- ClickHouse：数据存储在本地磁盘上，通过数据分片和副本机制实现数据的分布式存储和高可用性。它对磁盘的 I/O 性能要求较高。
- Doris：数据存储在多个节点上，采用分布式文件系统进行管理。通过数据的多副本存储，保证数据的可靠性和可用性。
- StarRocks：同样采用分布式存储方式，将数据分布在多个节点上。它在存储层进行了优化，能够更好地利用存储资源，提高存储效率。
四、优点
- Druid
- 实时性强：能够实时摄入数据并进行查询分析，适用于对实时性要求极高的场景，如实时监控、实时报表等。
- 高并发查询：可以支持大量用户同时进行查询操作，保证每个查询都能得到快速响应。
- 时间序列分析优势：独特的数据模型使得在时间序列数据分析方面表现出色，能够快速处理按时间维度的查询和聚合操作。
- ClickHouse
- 超高性能：在处理海量数据的查询时，能够展现出惊人的速度，尤其是在单表查询和简单聚合查询中表现突出。
- 灵活的数据模型：支持多种数据模型，能够适应不同的业务需求和数据结构。
- 成熟的生态系统：拥有丰富的工具和插件，便于与其他大数据组件进行集成，如 Hive、Kafka 等。
- Doris
- 易用性：提供简单易用的 SQL 接口，降低了用户使用的门槛，使得数据分析人员能够快速上手。
- 均衡的性能：在实时查询和复杂查询方面都有不错的表现，能够满足不同场景下的数据分析需求。
- 良好的扩展性：通过分布式架构，能够轻松实现水平扩展，提升系统的存储和处理能力。
- StarRocks
- 极速查询：在各种查询场景下都能提供极快的查询速度，大大缩短了数据分析的时间周期。
- 实时更新：支持实时的数据更新操作，保证数据的及时性和准确性。
- 优秀的架构设计：融合了多种先进技术，如向量化执行、分布式计算、MPP 架构等，具有很高的性能和扩展性。
五、缺点
- Druid
- 数据更新复杂：如前所述，数据更新操作较为繁琐，可能会对系统性能产生一定影响。
- 存储成本较高：由于需要在内存中存储实时数据，对于大规模数据存储，可能需要消耗大量的内存资源，导致存储成本上升。
- 复杂查询性能受限：在处理复杂的多表关联查询时，性能表现不如一些专门针对复杂查询优化的引擎。
- ClickHouse
- 数据更新不灵活：不支持行级别的实时更新，对于需要频繁进行数据更新的场景不太适用。
- 高资源消耗：在处理大规模数据查询时，对服务器的 CPU、内存和磁盘 I/O 等资源要求较高，可能需要配置高性能的服务器。
- 分布式管理复杂：虽然采用分布式架构，但在分布式环境下的管理和维护相对复杂，需要一定的技术门槛。
- Doris
- 生态相对较弱：与一些成熟的大数据引擎相比，Doris 的生态系统还不够完善，可用的工具和插件相对较少。
- 实时性相对不足：虽然支持实时查询，但在实时性方面与 Druid 等专门的实时分析引擎相比，还有一定的差距。
- 复杂场景优化有限：在处理一些非常复杂的数据分析场景时，性能优化可能不如一些更专业的引擎。
- StarRocks
- 社区规模较小：作为一款相对较新的引擎，其社区规模相对较小，用户在遇到问题时可能较难快速找到解决方案。
- 稳定性有待提升：在一些大规模生产环境的应用中，稳定性方面可能还需要进一步优化和验证。
- 学习曲线较陡：由于其采用了多种先进技术和复杂的架构，对于初学者来说，学习和掌握的难度较大。
六、使用场景
- Druid
- 实时监控与预警：例如对网站流量、服务器性能等进行实时监控，一旦发现异常情况能够及时预警。
- 实时报表生成：在金融、电商等领域，需要实时生成各类报表，如实时销售报表、实时财务报表等。
- 用户行为分析：分析用户在网站或应用上的实时行为，如点击流分析、用户活跃度分析等。
- ClickHouse
- 数据仓库：作为企业级数据仓库的核心组件，用于存储和分析海量的历史数据，支持复杂的数据分析和报表生成。
- 日志分析：对大量的系统日志、应用日志等进行分析，挖掘有价值的信息，如故障排查、用户行为洞察等。
- 在线广告分析：处理大规模的广告投放数据，分析广告效果、用户点击行为等，为广告优化提供数据支持。
- Doris
- 企业级数据分析：企业内部的各种数据分析场景，如销售数据分析、市场数据分析、运营数据分析等。
- 报表系统：构建高效的报表系统，为企业管理层和业务人员提供实时、准确的报表数据。
- 数据集市：作为数据集市的存储和分析引擎，为不同部门提供定制化的数据分析服务。
- StarRocks
- 实时数据分析平台：搭建实时数据分析平台，对实时数据进行快速分析和处理，支持业务决策的实时制定。
- 大数据湖分析：与大数据湖结合，对湖中的海量数据进行快速查询和分析，实现数据的价值最大化。
- 复杂查询场景：在一些需要处理复杂多表关联、聚合查询的场景中，如金融风险评估、供应链数据分析等，发挥其极速查询的优势。
综上所述，Druid、ClickHouse、Doris、StarRocks 各有优劣，在不同的场景下有着不同的适用性。在选择使用哪一款引擎时，需要根据具体的业务需求、数据特点、性能要求等因素进行综合考虑，以确保能够构建出高效、稳定的大数据分析系统。
