01Apache Doris를 선택해야 할 때
Doris와 ClickHouse는 모두 대표적인 실시간 분석 데이터베이스입니다. 현대 데이터 팀이 매일 실행하는 워크로드에서는 Doris가 앞서 있습니다.
↑2–10×
더 빠른 조인
와이드 테이블로 우회할 필요 없는 분산 다중 테이블 조인.
MPP 아키텍처와 비용 기반 옵티마이저가 Broadcast, Shuffle, Colocate 조인 중 하나를 자동으로 선택합니다. Doris는 TPC-DS 전체 쿼리를 완료하지만, ClickHouse는 쿼리의 약 50%에서 실패합니다.
↓70%
비용 절감
오픈 소스로 제공되는 스토리지-컴퓨트 분리.
탄력적인 컴퓨트는 리밸런싱 없이 확장됩니다. 이 비용 모델은 오픈 소스 3.0 이상에서 제공되므로 상용 클라우드에 종속되지 않습니다.
1000+
동시 쿼리
쿼리 속도를 희생하지 않는 실시간 UPSERT.
Merge-on-Write는 빈번한 업데이트 중에도 읽기 성능을 안정적으로 유지합니다. 완전한 ACID를 지원하고 MySQL과 호환되며, 100개 미만이 아니라 수천 개의 동시 쿼리를 처리합니다.
02주요 사례
같은 SQL 워크로드를 운영하는 인터넷 규모 기업들의 실제 프로덕션 마이그레이션 사례입니다. 결과는 크게 달랐습니다.
03핵심 차이점
중요한 모든 항목을 나란히 비교합니다.
비교 항목
Apache Doris추천
ClickHouse
01시스템 아키텍처
- MPP 분산 아키텍처
- MySQL 프로토콜 호환, 표준 SQL
- CBO 자동 최적화
- Scatter-Gather 아키텍처
- SQL 유사 문법, 비표준
- 수동 튜닝 필요
02조인 쿼리 성능
- 2~10배 빠른 노드 간 분산 처리
- CBO가 조인 전략 선택
- TPC-DS 전체 쿼리 통과
- 효율적인 메모리 사용으로 OOM 방지
- 서브쿼리 + 와이드 테이블 모델링
- CBO 없음, 수동 튜닝
- TPC-DS 쿼리의 약 50% 실패
- 대규모 쿼리에서 OOM 빈발
03실시간 업데이트
- Merge-on-Write 엔진
- 강한 일관성, 즉시 조회 가능
- 성능 저하 없는 고처리량 UPSERT
- ReplacingMergeTree, 최종 일관성
- FINAL 사용 시 2~10배 느려짐
- 빈번한 업데이트 → 병합 오버헤드
04트랜잭션 지원
- 완전한 ACID 트랜잭션
- 원자적 배치 수집
- 트랜잭션 미지원
- 일부 데이터만 조회될 수 있음
05쿼리 동시성
- 수천 개의 동시 쿼리, 10배 이상
- 효율적인 메모리 관리
- 보통 동시 쿼리 100개 미만
- 메모리 집약적 워크로드로 클러스터가 불안정해짐
06데이터 API와 레이크하우스
- Arrow-Flight 고처리량 프로토콜
- Hive / Hudi / Iceberg / Parquet
- 자동 확장 + 다중 복제본 밸런싱
- JDBC만 지원
- 제한적인 레이크하우스 통합
- 확장 시 수동 리밸런싱 필요
07스토리지-컴퓨트 분리
- 오픈 소스 3.0 이상
- 탄력적 컴퓨트, 확장 시 리밸런싱 불필요
- 최대 70% 비용 절감
- 상용 Cloud 에디션에서만 제공
- 강하게 결합되어 확장 시 리밸런싱 필요
- 피크에 대비한 과잉 프로비저닝 필요
08오픈 소스 라이선스
- Apache 재단, 커뮤니티가 유지 관리
- 상업 회사가 통제