01Apache Doris を選ぶ場面
Doris と ClickHouse は、どちらも代表的なリアルタイム分析データベースです。Doris は、データチームが日常的に扱うワークロードで強みを発揮します。
↑2–10×
高速な結合
複数テーブルの分散結合。ワイドテーブルへの変換は不要です。
MPP アーキテクチャとコストベースオプティマイザが、Broadcast、Shuffle、Colocate の各結合方式を自動選択します。Doris は TPC-DS の全クエリを完了しますが、ClickHouse は約 50% のクエリで失敗します。
↓70%
コスト削減
オープンソースのストレージ・コンピュート分離。
リバランスなしでコンピュートを柔軟に拡張できます。このコスト構造はオープンソースの 3.0 以降で利用でき、商用クラウドへのロックインはありません。
1000+
同時実行クエリ
クエリ速度を維持したまま、リアルタイムに UPSERT。
Merge-on-Write により、高頻度の更新中も安定した読み取り性能を維持します。完全な ACID、MySQL 互換性を備え、100 未満ではなく数千のクエリを同時実行できます。
02注目の導入事例
インターネット規模の企業による本番移行事例。同じ SQL ワークロードでも、結果は大きく変わります。
03主な違い
重要な観点を並べて比較します。
比較項目
Apache Doris推奨
ClickHouse
01システムアーキテクチャ
- MPP 分散アーキテクチャ
- MySQL プロトコル互換・標準 SQL
- CBO による自動最適化
- Scatter-Gather アーキテクチャ
- SQL に似た独自構文
- 手動チューニングが必要
02結合クエリの性能
- ノード間の分散結合で 2～10 倍高速
- CBO が結合方式を選択
- TPC-DS の全クエリを完了
- 効率的なメモリ利用で OOM を回避
- サブクエリとワイドテーブルのモデル化
- CBO がなく、手動調整が必要
- TPC-DS クエリの約 50% が失敗
- 大規模クエリでメモリ不足が頻発
03リアルタイム更新
- Merge-on-Write エンジン
- 強い整合性・更新を即座に参照可能
- 高スループットの UPSERT、性能劣化なし
- ReplacingMergeTree・結果整合性
- FINAL により 2～10 倍低速化
- 高頻度の更新でマージ負荷が増大
04トランザクション対応
- 完全な ACID トランザクション
- アトミックなバッチ取り込み
- トランザクション非対応
- 一部のデータだけが見える場合がある
05クエリ同時実行数
- 数千の同時クエリ、10 倍以上
- 効率的なメモリ管理
- 通常は同時実行数 100 未満
- メモリ負荷の高い処理でクラスタが不安定化
06データ API とレイクハウス
- 高スループットの Arrow Flight プロトコル
- Hive / Hudi / Iceberg / Parquet
- 自動スケーリングと複数レプリカの負荷分散
- JDBC のみ
- レイクハウス連携が限定的
- 拡張時に手動リバランスが必要
07ストレージ・コンピュート分離
- オープンソースの 3.0 以降で提供
- コンピュートを柔軟に拡張、リバランス不要
- 最大 70% のコスト削減
- 商用クラウド版のみ
- 密結合のため、拡張時にリバランスが必要
- ピークに備えた過剰なリソース確保が必要
08オープンソースライセンス
- Apache 財団の下でコミュニティが保守
- 商用企業が管理
