DuckDB 能取代 ClickHouse 吗？OLAP 引擎之争

本文主要对比了两个具有代表性的 AP 数据库：ClickHouse 和 DuckDB。二者虽然同属 OLAP 数据库，但定位与设计思路存在显著差异，各自拥有独特的优势。

ClickHouse 是一款基于列式存储的分布式数据库，可以支撑 PB 级的数据处理和分析
DuckDB 是一款面向嵌入式分析场景的高性能列式关系型数据库，能够在本地环境中提供 OLAP 功能，轻量化，无需复杂的配置，更像是 OLAP 领域的 SQLite

尽管两者存在差异，但都具备高度的灵活性，能够适应多种任务：列如查询对象存储中的数据、处理跨数据库的查询，甚至解析压缩文件或半结构化数据。

DuckDB：轻量级本地分析引擎

DuckDB 是数据分析/大数据工程师寻求高效本地 OLAP 处理的理想解决方案。它轻量、嵌入式，能够直接运行在本地环境，不用搞传统基础设施那些复杂的部署，几乎实现了“开箱即用”。在设计上，DuckDB 专注于分析型任务，在性能和易用性之间实现了完美平衡。

对于已习惯 Redshift、Clickhouse、Snowflake 等平台高昂成本的用户来说，DuckDB 提供了一个全新的替代方案。它适用于中小规模数据集（几十、上百 GB 级别），DuckDB 允许用户直接将文件上传至云存储，使用户能够借助现有笔记本电脑的计算能力就能开展数据分析，进而避免在小型任务和分析中使用昂贵且复杂的基础设施。

在实践中，DuckDB 已成为超出 Pandas 或 Polars 等工具处理能力时的首选方案。它能够快速高效地将大型 CSV 文件直接加载为数据表，这极大地简化了我们的工作流程。在 Kubernetes 环境中，DuckDB 在 ETL 任务中同样展现了出色的性能与适配性，进一步证明了其在广泛数据处理需求下的可靠性。

ClickHouse：企业级的大数据分析引擎

ClickHouse 是一款面向大规模数据场景的分析型数据库，以卓越的速度和高效能著称。其列式存储架构与多样化的表引擎相结合，使得系统能够轻松处理每秒数百万行的数据。在实际应用中，例如 Cloudflare 就借助 ClickHouse 将内存使用量降低了四倍以上，充分证明了其在生产级环境中的价值。

ClickHouse 的设计目标是满足企业在实时分析、监控与 BI 等领域的需求。它天然支持分布式部署，并依托 MPP 架构实现高效扩展，能够在 TB 乃至 PB 级别的数据规模下保持稳定性能。这使得 ClickHouse 特别适合云原生优先的架构，以及多租户、大规模分布式集群环境中的数据分析任务。

部署方式：服务化部署 vs. 进程内嵌入

ClickHouse 的部署一般需要独立安装服务端，作为一个单独的数据库服务运行，客户端应用通过网络协议进行访问。DuckDB 采用完全嵌入式的设计，无需任何服务器部署，即可直接在宿主应用的同一进程中运行，因此在集成和使用方面极为便捷。作为对比，ClickHouse 也通过 chDB 提供了类似的体验。chDB 是一个库，可在 Python 环境中直接运行 ClickHouse SQL 查询，从而简化了本地分析场景下的部署与使用流程。

内存处理与序列化能力

两者均具备内存级的数据处理能力，不过实现方式存在差异。DuckDB 默认可在内存中运行，适用于快速的临时分析任务；而 ClickHouse 则通过特定的存储引擎提供内存存储选项，灵活性更高。

在将数据导出为文件（如 CSV、Parquet 等）时，ClickHouse 一般表现更佳，这得益于其高度优化的存储架构，使其序列化速度明显快于常规方案。

复杂计算性能与 DataFrame 集成

DuckDB 在处理复杂的关系型数据操作方面表现卓越，针对结构化数据的本地分析一般能提供更高效的性能。其一大优势在于与 Python 生态系统的无缝集成：可直接对 Pandas、Polars 以及 Arrow DataFrame 执行 SQL 查询，进而成为数据分析师喜爱的功能强劲的进程内 SQL 引擎。

分布式扩展 vs 本地 Serverless 模式

ClickHouse 依托 MPP 架构，具备在多节点间进行水平扩展的能力，高度适配企业级及云端的大规模分析工作负载。与之相比，DuckDB 则在 Serverless、单机环境中表现出色，适用于 ETL、半结构化数据查询以及本地存储上的快速分析等任务。

特性	ClickHouse	DuckDB
数据库类型	列式存储，OLAP	列式存储，OLAP
主要使用场景	企业级大数据分析工作负载	中小规模数据即时分析
采用情况	广泛应用于大型企业的高速分析场景	数据分析和大数据工程师中较受欢迎
部署方式	多节点分布式（支持 MPP 架构）	单机嵌入式（支持进程内运行）
安装需求	一般需要安装DB应用（本地可用 chDB）	serverless，嵌入在宿主应用中
数据规模适配	适合 TB、PB 级大型数据集	适合几十、上百 GB 级别的数据集
内存处理能力	通过特定存储引擎支持	默认使用 memory 模式处理数据
序列化性能	较快	序列化速度相对较慢
复杂查询性能	对大规模聚合和分布式任务表现强劲	对关系型数据复杂计算表现突出
DataFrame 集成	Python 环境可通过 chDB 使用	支持 Pandas、Polars
可扩展性	多节点高度可扩展	限于单机

性能对比：ClickHouse VS DuckDB

在高性能分析型数据库领域，ClickHouse 和 DuckDB 均具备各自独特的优势与局限性

性能概述

对于大规模数据和相对简单的查询，ClickHouse 一般表现更优，这得益于其列式存储、分布式架构以及大数据处理优化。
而 DuckDB 在单机环境下对内存数据处理高度优化，尤其擅长复杂分析型查询，能够在中等规模数据上快速执行，而无需分布式部署。
数据结构和查询复杂度同样会影响两者性能：ClickHouse 对非规范化数据表现最佳，由于表关联少，查询效率高；DuckDB 则在处理规范化数据时更为高效，尤其适合复杂分析型任务。

DuckDB 的优势与局限性

DuckDB 与 Pandas、Polars 等单节点分析引擎类似，不适合多节点分布式扩展，因此无法处理像 Spark 或 ClickHouse 那样的企业级超大规模的工作负载。

尽管如此，社区人员在对超大数据集的基准测试中，DuckDB 在内存查询性能上的表现依然令人惊喜，这也体现了它在单机环境下处理复杂分析任务的高效能力。

ClickHouse Memory 引擎的性能

使用 memory 引擎时，ClickHouse 能够避免磁盘 I/O、数据解压缩和反序列化操作，在处理高速、结构简单的查询时具备显著优势。

不过，对于复杂的分析型查询（例如 TPC-DS 基准测试中），ClickHouse 的性能却不够稳定，缘由在于其速度高度依赖非规范化数据。在测试中，查询复杂度对性能产生了显著影响，这也进一步表明，在使用 ClickHouse 时，需依据具体场景合理设计数据结构并进行配置优化，以确保其性能得以充分发挥。

DuckDB 的核心优势

轻量部署，无依赖：DuckDB 可作为单一二进制文件运行，无需服务器或外部依赖，开箱即用，适合快速集成到本地环境或现有工作流中。
在 Python 或本地环境中直接用 SQL 查询 DataFrame： 支持对 Pandas、Polars、Arrow 等内存表格直接用 SQL 查询，无需转换格式或加载整个数据集，简化数据处理流程
适合中小规模数据分析：为中小规模数据提供本地分析能力，既不需要 hadoop 等复杂 AP 系统，也不必动用 Spark 等分布式系统，兼顾轻量与 SQL 分析能力
高效内存数据处理:无需将整个数据集加载到内存即可分析，尤其适合处理大文件或中等规模数据，比 Pandas 或 SQLite 更节省内存且高效
节约 AP 成本： DuckDB 可直接对存储于本地或云端的文件（如 CSV 或 Excel）进行分析，在本地计算机上即可完成复杂查询，无需借助付费的云端数据库服务或者采购服务器，从而节省成本。
强劲的 SQL 功能: DuckDB 支持高级 SQL 特性，例如可复用的查询 —— 支持宏（写一次 SQL 片段，多处调用）和函数式接口（像 Pandas 或 Spark 那样链式处理数据），兼具 SQL 能力和函数式编程的灵活性，让数据转换和处理更高效。

结论：

在不断发展的数据分析领域，ClickHouse 与 DuckDB 各自形成了独特而互补的定位。ClickHouse 擅长大规模、分布式 OLAP 工作负载，是企业级部署处理 PB 级数据的首选；而 DuckDB 则为本地数据分析带来了轻量化、嵌入式的解决方案，可无缝集成 Pandas、Polars 和 Apache Arrow 等现代数据科学工具。

在现代数据架构中，兼具这两种工具能让团队根据需求灵活选用——无论是云端 PB 级大数据处理，还是本地 GB 级数据分析。归根结底，关键不是哪一个更好，而是选择最适合任务的工具：ClickHouse 承载大数据分析，DuckDB 则提供灵活的本地查询能力。两者结合，正好形成“重量级 + 轻量级”的组合，共同提升数据处理的效率和速度。

Reference
[1]:https://developer.aliyun.com/article/1677049
[2]:https://doris.incubator.apache.org/zh-CN/docs/2.0/benchmark/tpcds
[3]:https://www.cloudraft.io/blog/clickhouse-vs-duckdb#similarities-and-differences-between-clickhouse-and-duckdb
[4]:https://mp.weixin.qq.com/s/9nuvgwzku_aM8KOd_0phkQ
[5]:https://bicortex.com/duckdb-vs-clickhouse-performance-comparison-for-structured-data-serialization-and-in-memory-tpc-ds-queries-execution/
[6]:https://mp.weixin.qq.com/s/_leaNOHEMMUI5B9Svr8LWw
[7]:https://mp.weixin.qq.com/s/A8zECEaDSGk_F_4kCoiF-w
[8]:https://cloud.tencent.com/developer/article/2526053