ClickHouse小试牛刀：性能初测（与Postgresql对比）


前言
使用的插件及数据库版本、配置

Postgresql ClickHouse
Version 10.8 20.9.3.45
CPU 4c 4c
Memory 16g 16g

文章目录

    • 准备工作
    • PG与CK对比测试
    • CK多字段聚合测试

准备工作

由于PG数据表已经存在，所以需要准备一张Clickhouse的表，这里使用基础的MergeTree引擎，没有做分区，也没有做自定义的配置，采用默认配置，建表语句如下：

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create table m_retailitem2(ID   String,
AD_CLIENT_ID  String,
AD_ORG_ID     String,
ISACTIVE      String,
CREATIONDATE  String,
OWNERID       String,
MODIFIEDDATE  String,
MODIFIERID    String,
M_RETAIL_ID   String,
ORDERNO       String,
C_VIP_ID      String,
...
)ENGINE MergeTree()
ORDER BY (CREATIONDATE,MODIFIEDDATE);

备注：表有134个字段，搞了3500W数据
在这里插入图片描述

PG与CK对比测试

备注：这里PG只有300W数据，我们先做一些测试对比，本次测试只对比聚合排序的性能
1、group by一个字段
ClickHouse:
在这里插入图片描述
Postgresql:
在这里插入图片描述
2、group by两个字段

ClickHouse:
在这里插入图片描述
Postgresql:
在这里插入图片描述
第一阶段测试初步结论：在PG300W数据，CK3500W数据的情况下，对字段进行聚合排序，CK显示的性能由于PG

CK多字段聚合测试

1、group by 3个字段
在这里插入图片描述
2、group by 4个字段
在这里插入图片描述
结论：随着聚合字段的增多，响应时间也在增长，但是性能依旧很不错

待续／／