비교 결론
Clickhouse는 기본적으로 독립형으로만 배포할 수 있는 경우 탁월한 성능을 발휘합니다.
클러스터링된 경우 스타락스는 클릭하우스를 대체할 수 있지만 상대적으로 더 적은 기능을 지원합니다.
정보 비교
| 기능 | 클릭하우스 | starRocks |
|---|---|---|
| join | 대규모 테이블 연결은 OOM하기 쉽습니다. | 조인과 관련된 최적화가 있습니다. |
| take | 대형 와이드 시계에 더 적합 | 별 또는 눈송이 모델과의 호환성 향상 |
| 동시성 | 초당 최대 100개의 짧은 쿼리 수 | 수천 명의 사용자가 동시에 쿼리를 분석하는 경우, 일부 시나리오는 수만 명에 달합니다. |
| 데이터 가져오기 업데이트 | 상대적으로 느리고 정적 데이터에 더 적합 | 준실시간 서비스를 위한 초 단위 데이터 가져오기 및 실시간 업데이트 |
| 완전 호환성 | 불완전 | 완전 호환성 |
| 내장 함수 | 매우 풍부합니다. 테이블 기능뿐만 아니라 창 및 집계 기능 지원 | 윈도우 및 집계 함수 지원 |
| 배포 | 독립형 무적, 상대적으로 비우호적인 분포 | 기본적으로 분산되어 있으므로 더 많은 리소스가 필요합니다. |
| 분산 | 배포할 부서의 기능을 구현하려면 코드가 필요합니다. 예를 들어, 테이블을 만들려면 먼저 배포된 테이블에 로컬 테이블이 필요하며, 구체화된 뷰와 유사할 수 있습니다. 그리고 데이터 배포는 수동으로 배포해야 하며 자동 처리를 지원하지 않습니다. | 일반 분산 시스템 |
