clickhouse

clickhouse简介

• 官网:https://clickhouse.com/
• 项目仓库：https://github.com/ClickHouse/ClickHouse

国产改进

ByConity

简介

• 项目仓库：https://github.com/ByConity/ByConity
• 项目文档：https://byconity.github.io/zh-cn/
• 参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/632076596
• 商业版：https://www.volcengine.com/product/bytehouse
• ByConity 是分布式的云原生SQL数仓引擎，擅长交互式查询和即席查询，具有支持多表关联复杂查询、集群扩容无感、离线批数据和实时数据流统一汇总等特点。

核心优势

• 高性能低成本

  • 支持在海量数据规模下，通过向量化执行引擎、列式存储和CBO+RBO优化器达成亚秒级查询响应能力。同时超高压缩比率帮助用户节省大量存储空间，降低磁盘成本。

• 多种场景统一支持

  • 支持实时数据流和离线批数据写入，具有交互式事物能力和多表关联查询能力，既可以满足线上系统的交互式查询需求，也可以满足后台实时监控、报表大屏等。

• 生态友好

  • 兼容ClickHouse大多数接口和工具，支持Kafka、Spark、Flink等多种数据导入，也支持Superset，Tableau等数据可视化工具。

相对clickhouse的改进点

• 架构全新升级

  • 1个管理组件
  • 3个计算组件
    • worker read 读数据
    • worker write 写数据
    • daemon manager负责后台任务
  • 2个存储组件
    • hdfs-datanode用来存储数据
    • foundationdb用来存储元数据，满足ACID事务型要求

• 存算分离

• 多表join，分布式join相对clickhouse有5倍提升

• 多副本管理

对比文章

• 从使用的角度看 ByConity 和 ClickHouse 的差异：https://zhuanlan.zhihu.com/p/665244505
• ByConity与主流开源OLAP引擎（ClickHouse、Doris、Presto）性能对比分析：https://zhuanlan.zhihu.com/p/633176865

myscaledb

myscaledb简介

• 官方网站：<myscale.com>
• 项目仓库：https://github.com/myscale/MyScaleDB
• 增强文本搜索的SQL向量数据库
• 针对向量搜索进行了 优化 的 ClickHouse 开源分支，并集成了 Tantivy，支持bm25全文搜索

myscaledb核心优势

• 为AI应用而建立： 在单一平台上管理和支持结构化和向量化数据的分析处理。
• 为性能而建立： 先进的OLAP数据库架构，以惊人的速度对向量化数据进行操作。
• 为普遍可访问性而建立： SQL是与MyScale交互所需的唯一编程语言
• MyScale的专有MSTG向量引擎利用NVMe SSD将数据密度提高了10倍
• MyScale在性能和成本效益方面均能超越最专业的向量数据库4到10倍
• 无缝集成了高性能文本搜索功能，使MyScale成为ElasticSearch的高效升级

Databend-新一代云数据+AI分析，Snowflake开源替代

• 项目仓库：https://github.com/datafuselabs/databend
• 仅企业版支持全文检索，集成Tantivy实现
• 支持向量检索