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赖 ClickHouse 来支持这些分析用例，同时让 Postgres 专注于其最擅长的方面。

1000 倍

更快的查询速度

-50%

磁盘空间

5 倍

成本节省

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为什么开发者选择 ClickHouse？

PostgreSQL 性能限制

开发者报告称，查询运行时间和膨胀的磁盘大小是运行在 Postgres 上的分析查询性能的主要瓶颈。

ClickHouse 是最快且资源效率最高的分析数据库。
无论您是在实时聚合大量数据、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 都非常快速，克服了 Postgres 常见的性能限制。

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

“将所有数据放在 ClickHouse 中意味着我们可以快速回答问题，而无需等待数小时才能使查询收敛，从而显着改进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的重要考虑因素，包括 PostgreSQL。虽然 PostgreSQL 以其稳健性和性能而闻名，但它确实面临可扩展性挑战。

ClickHouse 旨在高效管理海量数据。
ClickHouse 可以垂直和水平扩展，确保有效利用可用资源。全球各地的公司都大规模依赖 ClickHouse 来处理和存储数百 PB 的压缩数据。

Cloudflare 在 2014 年构想的旧数据管道以扩展 Postgres 以进行分析为中心。“多年来，该管道为我们和我们的客户提供了良好的服务，但开始出现裂缝。” 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、硬件高效、容错、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，以解决性能瓶颈。

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时那样存在操作复杂性。使用 ClickHouse，实时功能开箱即用。

MUX 基于 Postgres 的旧管道需要人工监督。“如果落在同一 Postgres 分片上的作业太多同时运行，则集群可能会停顿。这需要手动停止所有其他作业，并逐个监控它们直到全部完成。” ClickHouse 解决了这些问题以及更多问题。

“考虑到所有这些，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’ 的表中即可。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的 SQL 查询中编写并动态计算。令我们惊讶的是，这非常有效。”

开发者如何评价 ClickHouse 和 PostgreSQL

“我们过去使用 Postgres，但 Postgres 无法为那些漂亮的仪表板进行扩展。为了获得这些漂亮的仪表板，您需要执行所有这些聚合调用。聚合需要 30 多秒，而且事情总是超时。”

“我们意识到我们在 Postgres 中有太多数据，处理起来非常耗时，因此我们开始将其迁移到 ClickHouse。在 ClickHouse 中是即时的，而在 Postgres 中则遥遥无期。”

“最终，[我们的] 通用 Postgres 数据库被要求存储数百万行数据。很明显，Postgres 无法处理像 PostHog 这样的分析平台所需的规模。起初，该团队尝试了大量的黑客和古怪的解决方案，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了 ClickHouse。Boom！”