合 GreenPlum、ClickHouse和StarRocks的比较

传统离线T+1数仓 、 实时数仓 、IoT数仓

• 标准数仓：传统的离线T+1数仓，高性价比，支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，无限算力、无限容量，并按需、按量计价。适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务，是OLAP分析场景的首选。传统的T+1离线数仓是指在数据仓库（Data Warehouse）中采用一种批量处理方式，将数据从源系统中抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）到数据仓库中的过程，这个过程通常在当前日期（T）的第二天（T+1）完成。
• 实时数仓（Real-time Data Warehouse）：在大规模数据查询和分析能力基础上，提供高并发、高性能、低时延、低成本的事务处理能力。适用于HTAP混合负载场景，“一库两用，生产即分析”，支持单机部署和集群部署两种部署方式。实时数仓（Real-time Data Warehouse）是一种数据仓库架构，旨在将数据从源系统实时地抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load），以便数据在数据仓库中保持近乎实时的更新状态。
• IoT数仓：在标准数仓基础上，提供高效的时序计算和IoT分析能力，支持实时和历史数据关联，内置时序算子，最高40x压缩。适用于物联网IoT等实时分析场景。

GP、ClickHouse和StarRocks对比

Greenplum、ClickHouse和StarRocks都是用于数据存储和分析的开源数据库管理系统，但它们有一些区别。以下是它们之间的比较：

1. 类型：
   1. Greenplum：Greenplum是一个基于PostgreSQL开发的MPP分析型的分布式关系型数据库管理系统，特别适用于大规模数据仓库和分析任务。
   2. ClickHouse：ClickHouse是一个列式数据库管理系统，专注于高性能的实时数据分析和查询。
   3. StarRocks：StarRocks是一个基于分布式存储和计算的MPP（Massively Parallel Processing）列式数据库，专注于支持实时分析和交互式查询。
2. 数据模型：
   1. Greenplum：Greenplum支持传统的关系型数据模型，使用SQL进行数据查询和操作，支持行存和列存。
   2. ClickHouse：ClickHouse也支持SQL查询，但它是一个列式数据库，以列为单位存储数据，这在某些分析查询中可以带来更高的性能。
   3. StarRocks：StarRocks也是一个列式数据库，它支持SQL查询，并且具有类似于Greenplum和ClickHouse的列式存储优势。
3. 性能：
   1. Greenplum：Greenplum是为并行处理而构建的，它可以在多个节点上并行处理查询，适用于处理大规模数据集。它在复杂查询和联接操作时表现良好。Greenplum在单表查询上性能不及Clickhouse，但Clickhouse在多表JOIIN时表现不佳。
   2. ClickHouse：ClickHouse的主要优势在于其单表查询出色的查询性能，特别是在大规模数据集上进行单表分析查询。对于实时数据分析和报表，ClickHouse通常表现得非常出色。在多并发和多表关联的场景，相比GP和startRocks而言，ClickHouse的查询性能下降的很快。
   3. StarRocks：StarRocks是一个专注于实时分析和交互式查询的数据库，它的查询性能也非常高，能够满足实时数据分析的需求。StarRocks⽀持多并发查询，⽀持 Shuffle Join，Colocate Join 等多种分布式 Join ⽅式，多表关联性能更优。
4. 数据压缩：
   1. Greenplum：Greenplum支持多种数据压缩技术（普通堆表不支持，只有AO表支持压缩），可以节省存储空间并提高查询性能。
   2. ClickHouse：ClickHouse天生支持数据压缩，它在列式存储中使用了多种压缩算法，这使得它在存储和查询方面都非常高效。
   3. StarRocks：StarRocks也支持数据压缩，以减少存储占用和提高查询性能。
5. 适用场景：
   1. Greenplum：Greenplum适用于复杂的数据仓库和分析任务，特别是需要处理大量结构化数据的企业级应用程序。
   2. ClickHouse：ClickHouse适用于需要实时高性能数据分析的场景，尤其是对于大规模日志数据、事件数据和实时报表。ClickHouse 在更适用于于维度变化较少的拼大宽表的场景，OLTP 的数据通过 CDC 工具生成的，可以考虑在 Flink 中将需要关联的表打平，以大宽表的形式写入 ClickHouse，通过拼宽表避免聚合操作。如果是需要分析日志流数据，更加推荐 ClickHouse 。 ClickHouse不适合高并发的场景。
   3. StarRocks：StarRocks适用于实时分析和交互式查询，尤其适合OLAP（联机分析处理）工作负载。如果是分析业务流数据，更加推荐 StarRocks ，因为 StarRocks 对于更新场景性能更加优秀，而且 JOIN 性能更好，而且更加推荐部署 StarRocks 集群，可以充分发挥 StarRocks 的性能。如果是混合场景，既有日志分析，也存在业务分析，那么也可以用 StarRocks 一套包掉。
6. SQL兼容性：
   1. Greenplum：Greenplum支持基于PostgreSQL开发的，所以兼容的是PG的语法。
   2. ClickHouse：ClickHouse主要兼容MySQL语法。
   3. StarRocks：相比于 ClickHouse ，StarRocks 对 MySQL 兼容性更加优秀，基本完全兼容 MySQL 协议与SQL语法，开发也可以无缝切换到 StarRocks 进行开发，比较省事。
7. 事务支持：
   1. Greenplum：
      1. Greenplum是一个支持ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）事务的数据库管理系统，它基于PostgreSQL构建，继承了PostgreSQL的事务特性。
      2. Greenplum支持传统的关系型数据库的事务操作，允许使用SQL语句进行事务控制，包括BEGIN、COMMIT和ROLLBACK等。
   2. ClickHouse：
      1. ClickHouse在最初设计时主要关注了高性能的实时数据分析，并没有完全支持传统数据库的事务特性。因此，它在事务支持方面有限。
      2. ClickHouse目前支持简单的单条数据插入和删除的原子性操作，但不支持复杂的事务处理，如多条数据的批量插入和更新。
   3. StarRocks：
      1. StarRocks（Palo）在事务支持方面有所改进，从原来不支持事务的版本开始，它现在也支持简单的事务操作。
      2. StarRocks支持类似于ClickHouse的单条数据插入和删除的原子性操作，但与ClickHouse不同，StarRocks也支持更复杂的事务处理，包括多条数据的批量插入和更新。
8. 索引支持：
   1. Greenplum：
      1. Greenplum是一个关系型数据库，支持各种传统的索引类型，包括B树索引、哈希索引和GIN（Generalized Inverted Index）等。
      2. B树索引适用于范围查询和排序操作，哈希索引适用于等值查询，GIN索引适用于全文搜索和复杂的多值查询。
      3. Greenplum还支持使用索引来加速JOIN操作等查询。
   2. ClickHouse：
      1. ClickHouse是一个列式数据库，不支持传统的B树索引或哈希索引。列式存储本身天生支持压缩和数据扫描的高效性，因此在某些查询下，并不需要像传统数据库那样使用索引。
      2. ClickHouse的主要索引类型是MergeTree，它是一种基于时间的排序树索引，特别适用于时间序列数据的查询和分析。此外，ClickHouse还支持Bitmap索引用于高效地进行多值或分布式列的查询。
   3. StarRocks：
      1. StarRocks也是一个列式数据库，并且没有像传统数据库那样的B树索引或哈希索引。类似于ClickHouse，列式存储本身已经带来了高效的数据扫描和压缩特性。
      2. StarRocks的主要索引类型是Bloom Filter Index和Bitmap Index，用于高效的多值或分布式列查询。此外，StarRocks还支持倒排索引用于高效的全文搜索查询。

综上所述，Greenplum、ClickHouse和StarRocks都是强大的数据存储和分析工具，它们在数据模型、性能特点以及适用场景上有所不同。选择哪个系统取决于具体的业务需求和数据分析的要求。

参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/556532269

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