ClickHouse vs BigQuery

BigQuery 在处理临时查询和较小的数据量方面非常有效，但随着规模的扩大，成本和性能管理会成为重大挑战。阅读以下内容，了解 ClickHouse 和 BigQuery 在成本、性能以及支持的功能方面的比较。

快速高效
查询速度快至 95%，所需存储空间减少 60%。
经济高效
经济效益高至 100 倍。
现代 SQL
标准 SQL 通过众多扩展和改进（例如 lambda 函数和高阶函数）得到增强，使分析任务非常用户友好。
轻松的数据分析
150 多个预构建聚合函数以及强大的聚合组合器，完全向量化和并行化。

1300 多个数据处理函数，涵盖数学、地理、机器学习、时间序列等领域。
丰富的支持的数据类型
高级数据类型，如 JSON、映射和数组，以及80 多个数组函数，用于以简单直观的方式建模和解决各种问题。
世界一流的互操作性
原生支持读取来自大多数数据源的90 多种文件格式的数据，使您能够轻松分析任何形状和位置的数据。


快速高效	快速高效查询速度快至 95%，所需存储空间减少 60%。	快速高效查询速度较慢，需要更多存储空间。
经济高效	经济高效经济效益高至 100 倍。	经济高效 BigQuery 在分析工作负载方面成本更高。
现代 SQL	现代 SQL 标准 SQL 通过众多扩展和改进（例如 lambda 函数和高阶函数）得到增强，使分析任务非常用户友好。	现代 SQL 仅支持标准 SQL，可能会使分析更加复杂。
轻松的数据分析	轻松的数据分析 150 多个预构建聚合函数以及强大的聚合组合器，完全向量化和并行化。 1300 多个数据处理函数，涵盖数学、地理、机器学习、时间序列等领域。	轻松的数据分析由于其聚合函数和常规数据处理函数有限，需要编写更复杂的 SQL。
丰富的支持的数据类型	丰富的支持的数据类型高级数据类型，如 JSON、映射和数组，以及80 多个数组函数，用于以简单直观的方式建模和解决各种问题。	丰富的支持的数据类型支持有限数量的数据类型，包括仅 8 个数组函数。
世界一流的互操作性	世界一流的互操作性原生支持读取来自大多数数据源的90 多种文件格式的数据，使您能够轻松分析任何形状和位置的数据。	世界一流的互操作性互操作性有限。仅支持 5 种文件格式和 19 个数据源。