StarRocks vs ClickHouse：2025 年 OLAP 引擎終極對比指南

StarRocks 與 ClickHouse：高性能 OLAP 引擎的兩種選擇

在當今數據驅動的商業環境中，選擇合適的分析型數據庫對于企業數據戰略至關重要。StarRocks 和 ClickHouse 作為兩款領先的 OLAP（在線分析處理）引擎，各自擁有獨特的優勢和適用場景。本文將深入分析這兩款高性能數據庫的核心特性、架構差異、性能表現以及實際應用場景，幫助技術決策者做出最適合自身業務需求的選擇。

核心定位

ClickHouse?最初由俄羅斯科技公司 Yandex 開發，于 2016 年開源。它是一款專為 OLAP 任務設計的列式數據庫管理系統，以其卓越的查詢性能和高效的數據壓縮能力而聞名。ClickHouse 的設計理念是通過列式存儲和向量化執行引擎，實現對大規模數據的高效分析。

StarRocks 則是一款開源的高性能分析型數據倉庫，采用 MPP（大規模并行處理）架構，配備全向量化執行引擎和支持實時更新的列式存儲引擎。StarRocks 的設計目標是提供統一的數據分析體驗，無論是實時數據還是歷史數據。

架構與技術原理深度對比

了解兩款數據庫的架構設計和技術原理，有助于我們從根本上把握它們的差異和各自的優勢領域。

基礎架構對比

ClickHouse 架構：

ClickHouse 采用列式存儲架構，這使其能夠高效地壓縮數據并只讀取查詢所需的列，從而顯著提升查詢性能。其核心組件包括：

MergeTree 存儲引擎：作為主要的表引擎，專為高性能 OLAP 任務設計，支持數據復制、分區和索引。
分布式處理：支持跨多個節點執行查詢，提高查詢性能和可擴展性。
數據復制：確保數據可用性和容錯性，防止硬件故障或節點宕機導致的數據丟失。

StarRocks 架構：

StarRocks 采用 MPP 架構，結合全向量化執行引擎和列式存儲引擎，實現高性能的并行數據處理。其架構包括：

FE（Frontend）：負責元數據管理、查詢規劃和協調。
BE（Backend）：負責數據存儲和查詢執行。
全向量化執行引擎：利用 SIMD（單指令多數據）指令批量處理數據，優化查詢性能。
列式存儲引擎：支持實時更新，只訪問查詢所需的列，提高查詢效率。

關鍵技術差異

1. 查詢優化器

ClickHouse?采用基于規則的優化器，通過一系列預定義的規則優化查詢執行計劃。這種方法在處理簡單查詢時效率高，但在復雜查詢場景下可能不夠靈活。

StarRocks?采用基于成本的優化器（CBO），能夠評估不同的查詢執行計劃并選擇最高效的方案。這使 StarRocks 在處理復雜查詢，特別是多表關聯查詢時表現出色。

2. 數據更新能力

ClickHouse?主要針對讀取密集型工作負載和分析處理進行優化，對實時數據更新的支持有限。由于其專注于查詢性能，ClickHouse 在修改或刪除現有數據方面存在一定挑戰，尤其是在需要頻繁、快速數據修改的場景中。

StarRocks 采用更靈活的數據修改方法，通過優化的算法和事務管理機制，高效支持實時更新需求。這種動態方法使組織能夠在保持系統性能的同時維護最新的數據集，確保操作靈活性。

3. 事務支持

ClickHouse?的架構優先考慮速度和資源效率，在事務支持方面做出了一定的權衡。雖然 ClickHouse 在大規模分析查詢處理方面表現出色，但它缺乏傳統關系型數據庫中常見的完整事務功能，這可能會影響需要復雜事務操作或 ACID 合規性的場景。

StarRocks?通過在其數據庫環境中提供強大的事務功能，彌合了高性能分析和事務支持之間的差距。憑借對多行事務和 ACID 合規性的支持，StarRocks 確保可靠的數據處理，同時保持最佳查詢性能。這一全面的事務框架使組織能夠無縫處理復雜的事務，而不犧牲分析速度或效率。

4. 湖倉一體化能力

隨著數據湖和數據倉庫融合的趨勢日益明顯，湖倉一體化能力成為評估 OLAP 引擎的重要指標。

ClickHouse?通過與 Kafka 和 S3 等流行數據源的無縫集成，展示了其在這一領域的優勢。通過支持從 Kafka 等流平臺直接攝取數據，以及無縫訪問存儲在 S3 桶中的數據，ClickHouse 簡化了數據管道并增強了實時分析能力。

StarRocks?則在支持嵌套 JSON 數據結構方面表現突出。通過允許存儲和查詢分層 JSON 對象，StarRocks 適用于半結構化或嵌套數據格式普遍存在的場景。這一能力使組織能夠在不施加嚴格模式要求的情況下分析多樣化的數據類型。此外，StarRocks 3.0 版本進一步增強了對 Iceberg、Hudi、Delta Lake 等主流數據湖格式的支持，實現了真正的湖倉一體化架構。

性能測試對比分析

在選擇 OLAP 引擎時，性能是最關鍵的考量因素之一。以下是基于多項標準測試的 StarRocks 與 ClickHouse 性能對比分析。

SSB 基準測試結果

根據 StarRocks 官方發布的 SSB（Star Schema Benchmark）單表性能測試報告，StarRocks 在多個版本對比中均顯示出對 ClickHouse 的性能優勢：

StarRocks 3.0 vs ClickHouse vs Apache Druid??SSB?單表測試：

StarRocks 3.0 在大多數查詢場景下性能領先，特別是在復雜的多維分析查詢中
在數據導入速度方面，StarRocks 展現出更高的吞吐量

StarRocks v1.10 vs ClickHouse 20.13 SSB 測試：

StarRocks 在 13 個查詢中的 11 個查詢性能優于 ClickHouse
在高并發場景下，StarRocks 的性能優勢更為明顯

查詢速度對比

在查詢速度方面，StarRocks 和 ClickHouse 各有所長：

StarRocks 優勢場景：

多表關聯查詢：得益于其優化的 Join 算法和數據結構，StarRocks 在多表關聯查詢中表現出色
多維分析：MPP 架構和向量化執行引擎使 StarRocks 在復雜的多維分析場景中性能卓越
高并發查詢：StarRocks 能夠有效處理高并發查詢負載，保持穩定的響應時間

ClickHouse 優勢場景：

單表查詢：在簡單的單表查詢場景中，ClickHouse 的列式存儲和壓縮技術表現出色
時序數據分析：ClickHouse 在處理時間序列數據方面有特殊優化
低延遲點查詢：對于特定類型的低延遲點查詢，ClickHouse 提供了出色的性能

資源效率比較

在資源利用效率方面：

ClickHouse?以其創新的壓縮技術在資源效率方面表現出色。通過在不影響查詢速度的情況下以高比例壓縮數據，ClickHouse 最小化了存儲需求并提高了整體系統效率。

StarRocks?則在 Join 速度方面脫穎而出。通過利用優化的算法和數據結構，StarRocks 加速了 Join 操作，使其成為需要快速數據集成的場景的理想選擇。

實際應用場景與最佳實踐

了解兩款數據庫在實際業務場景中的應用情況，有助于我們更好地評估它們的實用價值。

StarRocks 適用場景

1. 實時多維分析

StarRocks 的 MPP 架構和向量化執行引擎使其特別適合實時多維分析場景。例如，電商平臺可以利用 StarRocks 實時分析用戶行為、商品銷售趨勢和庫存狀況，為業務決策提供及時支持。

2. 高并發數據分析

StarRocks 設計用于處理高并發性，允許多個用戶同時執行查詢。這使其成為 BI 工具和自助分析平臺的理想后端，如小紅書利用 StarRocks 支持其自助分析場景，實現高并發查詢需求。

3. 湖倉一體化分析

隨著數據湖和數據倉庫的界限日益模糊，StarRocks 的湖倉一體化能力使其成為現代數據架構的理想選擇。例如，微信基于 StarRocks 構建湖倉一體架構，實現對海量數據的統一分析。

ClickHouse 適用場景

1. 大規模日志分析

ClickHouse 的高性能查詢引擎和列式存儲格式使其特別適合大規模日志分析。例如，網絡安全公司可以利用 ClickHouse 分析海量的安全日志，快速識別潛在威脅。

2. 時序數據處理

ClickHouse 在處理時間序列數據方面表現出色，使其成為 IoT 數據分析、監控系統和金融市場數據分析的理想選擇。

3. 實時報告生成

ClickHouse 的實時分析能力使組織能夠生成實時報告和儀表板，為決策提供最新的洞察。

行業案例分析

案例：中原銀行基于 StarRocks 構建 OLAP 全場景架構

中原銀行是河南省唯一一家省級法人銀行，總資產規模超 1.2 萬億元，擁有 400 余家營業網點和 2 萬余名員工。隨著業務規模擴張，該行面臨嚴峻的數據分析挑戰：基于 MPP 和 Hadoop 構建的數據平臺查詢效率低下（BI 平臺平均耗時超 10 秒，知秋系統超 20 秒），僅支持 T+1 小時級別準實時報表，且數據架構復雜、運維成本高。

經過九大維度的評估和 POC 測試，中原銀行選擇了 StarRocks 作為 OLAP 引擎。測試結果顯示，StarRocks 相比原有 MPP 數據庫，平均性能提高 3.87 倍。