سخنی در باب انتخاب دیتابیس تحلیلی مناسب

در چند سال اخیر، ClickHouse به یکی از سریع‌ترین و محبوب‌ترین دیتابیس‌های تحلیلی تبدیل شده — و خود من هم یکی از کاربران و طرفداران پر و پا قرص این موتور قدرتمند هستم. 🚀

اما در کاربردهای واقعی، انتخاب دیتابیس تحلیلی فقط به سرعت خلاصه نمی‌شود. عواملی مثل پشتیبانی از داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته، Joinهای پیچیده، امکان کار با منابع مختلف داده‌، انعطاف‌پذیری معماری، و قابلیت‌های نگهداری و توسعه، نقش مهمی در تصمیم نهایی دارند.

📈 در همین راستا، پروژه‌هایی مثل Apache Doris و StarRocks (که از Doris منشعب شده‌ است) در حال رشد و جلب توجه هستند. Doris به‌ویژه با اضافه‌کردن قابلیت‌هایی مثل Inverted Index برای جستجوی سریع‌تر در لاگ‌ها و پشتیبانی بومی از Joinهای چندجدولی، موفق شده نظر بسیاری از تیم‌ها را به خود جلب کند — حتی برخی از تیم‌هایی که قبلاً از Elasticsearch استفاده می‌کردند!

🛠 کلیک‌هوس ذاتاً برای پردازش‌های تک‌جدولی طراحی شده و برای پشتیبانی از کوئری‌های چندجدولی یا Joinهای پیچیده، معمولاً به راهکارهای جانبی مثل Data Virtualization نیاز دارد. این در حالی است که Doris چنین سناریوهایی را به‌صورت بومی و بهینه پشتیبانی می‌کند.

State of Open Source Real-Time OLAP Systems 2025

Overview of Major 2024 Trends and Emerging Technologies Shaping 2025

https://www.pracdata.io/p/state-of-open-source-read-time-olap-2025

🎧 تجربه واقعی: مهاجرت Tencent Music Entertainment از ClickHouse به Apache Doris

شرکت Tencent Music Entertainment (TME) با بیش از ۸۰۰ میلیون کاربر فعال ماهانه، تصمیم گرفت معماری داده خود را بازطراحی کند. تیم مهندسی داده‌ی این شرکت با مشکلاتی مثل:

⚠️هزینه بالای ذخیره‌سازی در ClickHouse

⚠️عدم پشتیبانی از به‌روزرسانی جزئی (Partial Update)

⚠️پیچیدگی در اجرای کوئری‌های فدره بین ClickHouse و Elasticsearch

رو‌به‌رو بود.

🧭 نتیجه؟ مهاجرت به Doris

مزایای به‌دست‌آمده در این مهاجرت استراتژیک:

✅ کاهش ۴۲٪ در هزینه ذخیره‌سازی

✅ کاهش ۴۰٪ در هزینه توسعه

✅ تعریف یک لایه معنایی (Semantic Layer) برای مدیریت یکپارچه KPIها و تگ‌ها

✅ یکپارچگی‌ بیشتر با Kafka و Flink

✅ کاهش تأخیر در دسترسی به داده‌ها

✅ استفاده از Doris Light Schema Change برای تغییرات ساختاری سریع و کم‌هزینه

🔬 مقایسه عملکردی Doris و ClickHouse در تست‌های واقعی:

در یک تست میدانی منتشر شده در وبلاگ دوریس :

📌 در ۱۰ کوئری از ۱۶ کوئری، Doris تا ۳۰ برابر سریع‌تر از ClickHouse بود!

🔹 ۴ میلیارد ردیف (Join کامل و فیلترشده): Doris بین ۲ تا ۵ برابر سریع‌تر بود؛ ClickHouse با مشکلات حافظه مواجه شد.

🔹 ۲۵ میلیارد ردیف: Doris کوئری‌ها را در چند ثانیه اجرا کرد؛ ClickHouse چند دقیقه زمان برد یا حتی در جداول بزرگ (بالای ۵۰ میلیون ردیف) اجرا نشد.

🔹 ۹۶ میلیارد ردیف: Doris به‌راحتی همه کوئری‌ها را اجرا کرد؛ ClickHouse از عهده‌ی این حجم داده برنیامد.

🔍 آیا Doris سهم ClickHouse را خواهد گرفت؟

با توجه به تجربه‌ی سازمان‌هایی مثل TME و قابلیت‌های جدید Doris، این پایگاه داده در حال تبدیل شدن به گزینه‌ای جدی برای تیم‌هایی‌ست که به استاندارد بودن SQL، ادغام ساده، و عملکرد بالا در مقیاس بزرگ نیاز دارند.

در مقابل، ClickHouse با وجود سرعت بالا، در سناریوهای واقعی با محدودیت‌هایی مثل ضعف در Joinهای پیچیده، ناتوانی در اجرای کوئری بین چند منبع داده مختلف بدون انتقال داده، و انعطاف‌پذیری پایین در تغییر ساختار جداول روبروست.

اگر ClickHouse در این زمینه‌ها به‌روزرسانی نشود، ممکن است بخشی از جایگاه خود را در بازار سازمانی از دست بدهد.

منابع

https://doris.apache.org/blog/migrating-from-clickhouse-to-apache-doris-what-happened

https://doris.apache.org/blog/Tencent-Data-Engineers-Why-We-Went-from-ClickHouse-to-Apache-Doris