【技术选型】clickhouse vs starRocks-Toy模板网

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比对结论

如果只能单机部署的话，clickhouse基本无敌。
如果集群化，starRocks可以替换clickhouse，但支持的函数会相对少一些（clickhouse有不少自定义函数）

信息比对

功能	clickhouse	starRocks
join	大表关联容易OOM	对join有相关优化
场景	比较适合大宽表	对于星形或者雪花模型的兼容性更好
并发性	大量短查询，每秒不超过100次	数千用户同时分析查询，部分场景是万级
数据导入更新	相对比较慢，更适合静态数据	秒级的数据导入和实时更新，提供准实时的服务
mysql兼容性	不完全	完全兼容
内置函数	非常丰富。支持窗口和聚合函数，以及table function	支持窗口和聚合函数
部署	单机版无敌，分布式相对不友好	默认分布式，这就意味着需要的资源更多
分布式	需要代码实现部分布式的能力。例如，建表需要先本地表在分布式表，可以类比于物化视图。且数据分布，需要手动分发，不支持自动处理	正常的分布式系统

参考文档

数据仓库系列：StarRocks的简单试用及与clickhouse的对比_starrocks clickhouse对比-CSDN博客
ClickHouse vs StarRocks 选型对比

性能比对

Star Schema Benchmark（以下简称 SSB）是学术界和工业界广泛使用的一个星型模型测试集，通过这个测试集合可以方便的对比各种 OLAP 产品的基础性能指标。ClickHouse 通过改写 SSB，将星型模型打平转化成宽表 (flat table)，改造成了一个单表测试 benchmark。本报告记录了 StarRocks、ClickHouse 和 Apache Druid 在 SSB 单表数据集上的性能对比结果，测试结论如下：

在标准测试数据集的 13 个查询上，StarRocks 整体查询性能是 ClickHouse 的 2.1 倍，Apache Druid 的 8.7 倍。
StarRocks 启用 Bitmap Index 后整体查询性能是未启用的 1.3 倍，此时整体查询性能是 ClickHouse 的 2.8 倍，Apache Druid 的 11.4 倍。