随着俄乌冲突的持续，包括不少巨头在内的二十余家科技公司暂停了俄罗斯的所有服务。一时间，人们对俄罗斯科技实力，尤其是基础软件的水平格外关注。通过观察作为核心基础软件之一的数据库管理系统，我们可以对俄罗斯技术实力略知一二。
在全球知名的数据库流行度排名榜 DB-Engines 上，俄罗斯有 7 款产品上榜，其中排名第一的 ClickHouse 凭借其优异的性能表现目前位列 DB-Engines 榜单 46 名。
大数据领域从业者对 ClickHouse 应该非常熟悉了。这个最初由俄罗斯的 Yandex 公司研发并开源的数据仓库，以单表查询快名噪一时，一改传统 Hadoop 技术栈“笨、重、慢”的特点。ClickHouse 相对于 Hadoop 在性能方面有极大提升，也因此成为全球很多互联网公司数据分析的不二选择。
那么 ClickHouse 到底实力如何？在当今的大背景下还能否扛起俄罗斯数据库大旗？今天，我们通过和国产数据库新秀的 OushuDB 进行对比来一窥 ClickHouse 真正实力。让我们拭目以待！
关于OushuDB
OushuDB 由偶数科技自主开发，偶数核心研发团队曾主导国际顶级的数据库开源项目。OushuDB 实现了高弹性、高性能、强扩展性、强兼容性等上层技术的变革，帮助企业轻松构建核心数仓、数据集市、实时数仓以及湖仓一体数据平台。
OushuDB vs. ClickHouse，TPC-H 测一测
为了更直观的比较 OushuDB 与 ClickHouse 的查询能力，我们用国际通用的数据库测试标准 TPC-H 对 OushuDB 和 ClickHouse 进行测试。TPC-H 是美国交易处理效能委员会 (TPC, Transaction Processing Performance Council) 组织制定的用来模拟决策支持类应用的一个测试集，目前在学术界和工业界普遍采用它来评价数据查询处理能力。
TPC-H 包括 22 个查询 (Q1~Q22)，我们主要的评价指标是各个查询的响应时间，即从提交查询到结果返回所需时间，我们对两个平台在单节点环境和多节点（6 点）环境上分别运行这 22 条查询语句，来对比分析两者的数据仓库功能支持与查询性能差异。
测试结果
在可进行比较的查询语句中，OushuDB 单节点性能是 ClickHouse 的 5 倍以上，多节点在 ClickHouse 的 2 倍以上，其中 Query 3 快了 21 倍。OushuDB 性能优势显著。
在查询语句支持方面，OushuDB 支持 TPC-H 全部 22 条查询语句，ClickHouse 只支持其中的 9 条（单节点查询）和 6 条（多节点查询）。不支持原因包括 a)语法不支持；b)运行时报内存限制；c)运行严重超时几类问题。
单点环境 TPC-H 性能对比
数据量：100G
节点数：1
6 点环境 TPC-H 性能对比
数据量：600G
节点数：6
测试详情
测试步骤
a. 单节点环境具体步骤
i. 配置 OushuDB 集群；
ii. 导入 100G TPC-H 数据，运行 TPC-H 22 条 query；
iii. 配置 ClickHouse 集群；
iv. 导入 100G TPC-H 数据，运行 TPC-H 22 条 query。
b. 6 节点环境具体步骤
i. 配置 OushuDB 集群；
ii. 导入 600G TPC-H 数据，运行 TPC-H 22 条 query；
iii. 配置 ClickHouse 集群；
iv. 导入 600G TPC-H 数据，运行 TPC-H 22 条 query。
硬件环境
软件环境
总结
经过测试，ClickHouse在查询过程中出现大量兼容性或性能问题，完成率仅为 OushuDB 的34%。在可进行比较的查询语句中，OushuDB 单节点性能是 ClickHouse 的 5 倍以上，多节点在 ClickHouse 的 2 倍以上，其中 Query 3 快了21 倍。大规模数据查询与各行业实践更为接近，OushuDB 的性能优势就更为显著。
上述 TPC-H 测试也验证了 ClickHouse 作为数据仓库存在的一些局限。
1、SQL 标准兼容不完整
根据 TPC-H 22 条的查询语句输出，部分查询报出 DB::Exception: Missing columns的异常，但是已验证表结构中该列存在，该报错也符合 ClickHouse 官方给出的文档资料。如 query2，query4，query 15 等。
2、内存使用超出配置
ClickHouse 使用内存设置为32GB，仍然有部分查询报错：DB::Exception: Memory limit (forquery) exceeded，如单点 100G 数据查询的 query5、query7、query8 等，多点 600G 数据查询的 query3、uery5、query7、qeruy8、query13 等。
3、长时间无法返回查询结果
试图执行部分查询语句后长时间无法返回查询结果，设定超时时长为 3000 秒，在单点 100G 数据下，如 query19 未返回结果。
4、性能差距大
分别在单机处理 100G 数据和 6 节点集群处理 600G 数据后比对单个查询和查询总时间，发现对于 ClickHouse 可支持语句，单节点下总体时间 ClickHouse 是 OushuDB 的 5 倍左右，多节点下总体时间 ClickHouse 是 OushuDB 的 2 倍左右。多节点集群下部分查询所需内存更多，有更多查询报出 Memory limit 的异常，比如单节点 ClickHouse 耗时较长的 query3 在多点环境下无法运行。
5、架构差异明显
由于 ClickHouse 是 MPP 架构，存算耦合，集群规模受限，针对数据量较大的场景需要分库分集群，容易形成数据孤岛，扩容复杂。无法原生的部署到云上，发挥不了云上弹性和成本优势。
6、易用性相待改善
正如前文所讲，在测试过程中，OushuDB 一次性完成所有 Query，然而开源版的 ClickHouse 要想用好并不是很容易。所以很多企业用 ClickHouse 不但没有体验到它传说中的极速，反而由于 ClickHouse 颇高的使用门槛而屡屡遇到使用问题。
写在最后：
可以看到 ClickHouse 在诞生之初的确满足了企业对高性能的单表查询需求，开源加持下，在全球范围受到关注和支持也在情理之中。不过，随着数据价值的提升和数据量的爆发增长，越来越多的企业已不满足于高性能的单表查询，大规模、强敏态、高时效、智能化的趋势将不可逆。
其实早在今年 4 月，ClickHouse 官方网站就已经极力撇清与俄罗斯的关系，但在很多 DBA 和从业者看来，ClickHouse 仍然是一款源自俄罗斯的数仓神器。作为一名基础软件从业者，希望开源真的是无国界的。那么，ClickHouse 到底能否扛起俄罗斯数据的大旗呢？欢迎在下方留言讨论吧~~