clickhouse、mysql、mongodb异同
- 总结
| MySQL-关系型 | MongoDB-文档型 | ClickHouse-列式数据库 | |
|---|---|---|---|
| 性能 | 较好 | 读的性能好，写的较弱 | 读写性能高 |
| 适用场景 | 事务处理（增删改查），适合中小型应用 | 半结构化(XML、HTML、JSON等)/非结构化的数据存储 | 大规模数据的分析和查询：高吞吐、低延迟的场景（日志） |
| 数据一致性问题 | 高并发时可能出现数据一致性问题 | 在分布式场景下可能出现数据一致性问题 | 不支持事务，支持复制和分布查询 |
ClickHouse、MySQL 和 MongoDB 是三种不同类型的数据库管理系统，它们的区别和优缺点如下：
数据模型：
- ClickHouse 是一种 列式数据库，适合于高吞吐量、低延迟的分析场景；
- MySQL 是一种 关系型数据库，适合于事务处理和 OLTP 场景；
- MongoDB 是一种 文档型数据库，适合于 半结构化和非结构化数据的存储。
性能：
- ClickHouse 的读写性能非常高，适合于 大规模数据 的分析和查询；
- MySQL 的性能较好，适合于 中小型应用；
- MongoDB 的 读性能较好，写性能较弱。
数据一致性：
- ClickHouse 不支持事务，但支持复制和分布式查询；
- MySQL 支持事务，但在高并发场景下可能会出现数据一致性问题；
- MongoDB 支持 ACID 事务，但在分布式场景下可能会出现数据一致性问题。
索引（单独存储的、用于查询的数据结构）：
- ClickHouse 的索引支持范围查询和排序，适合于大规模数据的分析和查询；
- MySQL 的索引支持多种类型，适合于各种场景；
- MongoDB 的索引支持嵌套和复合类型，适合于半结构化和非结构化数据的查询。
扩展性：
- ClickHouse 和 MongoDB 都支持分布式架构和水平扩展，适合于大规模数据的处理和分析；
- MySQL 支持主从复制和分区表，但在大规模数据场景下可能会出现性能瓶颈。
总体来说，ClickHouse 适合于大规模数据的分析和查询，MySQL 适合于事务处理和 OLTP 场景（On - Line Transaction Processing 联机事务处理），MongoDB 适合于半结构化和非结构化数据的存储和查询