| 👍 clickhouse | 👎 hologres | |
|---|---|---|
数据处理能力
| 💻 ClickHouse的高速处理
ClickHouse的 Column-store 架构和向量化处理使其能够高速处理大量数据，达到了惊人的性能提升。例如，在一个拥有100万行数据的表中，ClickHouse可以在不到1秒内完成查询，而其他数据库可能需要数秒甚至数分钟。ClickHouse的高性能使其成为数据分析和科学计算的首选。
| ⚠️ Hologres的处理瓶颈
Hologres的行存储架构和扫描式处理使其处理速度慢得类似于蜗牛。例如，在同一个拥有100万行数据的表中，Hologres可能需要数十秒甚至数分钟来完成查询。Hologres的处理瓶颈使其在大规模数据处理方面显得力不从心。
|
数据压缩能力
| 💸 ClickHouse的高效压缩
ClickHouse支持多种压缩算法，包括LZ4、ZSTD等，能够将数据压缩到非常小的体积。例如，一份100MB的数据可能被压缩到只有1MB的体积。此外，ClickHouse还能够实时地更新压缩数据，使得数据存储更加高效。
| 🚮 Hologres的低效压缩
Hologres的压缩能力简直令人尴尬，基本上不支持任何压缩算法，导致数据体积膨胀得非常快。例如，一份100MB的数据可能变成1GB的体积，占用了大量的存储空间。Hologres的低效压缩使得数据存储成本居高不下。
|
查询优化能力
| 🔍 ClickHouse的智能优化
ClickHouse的查询优化器能够智能地优化查询，选择最优的执行计划。例如，当用户执行一个复杂的查询时，ClickHouse的查询优化器能够自动地将其拆解成多个小的查询，提高查询效率。此外，ClickHouse还能够根据统计信息和查询模式自动地调整优化器的参数。
| 🤔 Hologres的愚蠢优化
Hologres的查询优化器简直是一个愚蠢的傻瓜，总是选择最糟糕的执行计划。例如，当用户执行一个复杂的查询时，Hologres的查询优化器可能会将其转换成一个非常慢的查询，导致查询时间增加数倍。Hologres的愚蠢优化使得用户经常感到头疼不已。 |