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ClickHouse 和 PostgreSQL

您的 Postgres 分析查询是否遇到性能限制、可扩展性挑战或变得操作复杂？了解为什么我们的客户依靠 ClickHouse 来支持这些分析用例，同时释放 Postgres 的最佳功能。

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开发人员为什么选择 ClickHouse？

PostgreSQL 性能限制

开发人员报告称，查询运行时间和膨胀的磁盘大小对在 Postgres 上运行的分析查询的性能造成了很大的影响。

ClickHouse 是最快、资源效率最高的分析数据库。
无论您是实时聚合大量数据、动态交互式切片和切块，还是为面向客户的应用程序提供支持，ClickHouse 都非常快，克服了 Postgres 经常出现的性能限制。

例如，OONI 能够将其分析查询时间从 PostgreSQL 中的 20 分钟缩短到 ClickHouse 中的毫秒级，同时将存储需求减少一半。

“将所有数据存储在 ClickHouse 中意味着我们可以快速回答问题，而不必等待数小时才能查询收敛，从而显著改善了我们的内部数据分析任务。”

PostgreSQL 可扩展性挑战

可扩展性是任何数据库系统（包括 PostgreSQL）都需要考虑的重要因素。虽然 PostgreSQL 以其稳健性和性能而闻名，但它确实面临着可扩展性挑战。

ClickHouse 旨在有效管理海量数据。
ClickHouse 可以在垂直和水平方向上扩展，确保有效利用可用资源。全球各地的公司都依靠 ClickHouse 来处理和存储数百 PB 的压缩数据。

Cloudflare 的旧数据管道构思于 2014 年，其核心是扩展 Postgres 以满足其分析需求。“多年来，该管道为我们和我们的客户提供了良好的服务，但开始出现问题。”他们需要找到一个为未来构建的可扩展解决方案。

“它 [ClickHouse] 速度极快、线性可扩展、硬件效率高、容错性强、功能丰富、高度可靠、简单易用。”

PostgreSQL 操作复杂性

优化查询执行计划、索引策略和数据库配置参数需要专业知识和持续监控才能解决性能瓶颈。

ClickHouse 专为实时、大容量数据分析而构建。
使用 ClickHouse，无需像为这些实时工作负载改造其他系统那样操作复杂。使用 ClickHouse，实时分析变得易如反掌。

MUX 的旧基于 Postgres 的管道需要人工监督。“如果太多作业恰好同时落到同一个 Postgres 分片上，集群可能会停止工作。这需要手动停止所有其他作业，并逐个监视它们，直到它们全部完成。”ClickHouse 解决了这些问题以及更多问题。

“考虑到所有这些因素，我们首先尽可能简化 [ClickHouse] 架构：只需将所有数据转储到一个名为“views”的表中。没有 Airflow。没有聚合。没有存储过程。任何分桶逻辑都将在读取时以 SQL 查询的形式编写，并在运行时计算。令我们惊讶的是，这非常有效。”

开发人员对 ClickHouse 和 PostgreSQL 的评价

“我们当时使用 Postgres，但 Postgres 无法扩展到那些漂亮的仪表板。为了获得这些漂亮的仪表板，您需要进行所有这些聚合调用。聚合需要超过 30 秒，而且事情一直超时。”

“我们意识到 Postgres 中有如此多的数据，处理起来需要永远的时间，因此我们开始将其迁移到 ClickHouse。在 ClickHouse 中是即时的，而在 Postgres 中则需要永远。”

“最终，[我们的] 通用 Postgres 数据库的任务是存储数百万行数据。很明显，Postgres 无法处理类似 PostHog 这样的分析平台所需的规模。起初，团队尝试了很多临时和奇特的解决方案，试图让 Postgres 工作。事实证明，这不可持续（谁会想到！）。最终，PostHog 将客户端数据迁移到 ClickHouse。完美！”