StarRocks vs ClickHouse：2025 年 OLAP 引擎终极对比指南

StarRocks 与 ClickHouse：高性能 OLAP 引擎的两种选择

在当今数据驱动的商业环境中，选择合适的分析型数据库对于企业数据战略至关重要。StarRocks 和 ClickHouse 作为两款领先的OLAP（在线分析处理）引擎，各自拥有独特的优势和适用场景。本文将深入分析这两款高性能数据库的核心特性、架构差异、性能表现以及实际应用场景，帮助技术决策者做出最适合自身业务需求的选择。

核心定位

ClickHouse 最初由俄罗斯科技公司 Yandex 开发，于 2016 年开源。它是一款专为 OLAP 任务设计的列式数据库管理系统，以其卓越的查询性能和高效的数据压缩能力而闻名。ClickHouse 的设计理念是通过列式存储和向量化执行引擎，实现对大规模数据的高效分析。

StarRocks 则是一款开源的高性能分析型数据仓库，采用MPP（大规模并行处理）架构，配备全向量化执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。StarRocks 的设计目标是提供统一的数据分析体验，无论是实时数据还是历史数据。

架构与技术原理深度对比

了解两款数据库的架构设计和技术原理，有助于我们从根本上把握它们的差异和各自的优势领域。

基础架构对比

ClickHouse 架构：

ClickHouse 采用列式存储架构，这使其能够高效地压缩数据并只读取查询所需的列，从而显著提升查询性能。其核心组件包括：

• MergeTree 存储引擎：作为主要的表引擎，专为高性能 OLAP 任务设计，支持数据复制、分区和索引。

• 分布式处理：支持跨多个节点执行查询，提高查询性能和可扩展性。

• 数据复制：确保数据可用性和容错性，防止硬件故障或节点宕机导致的数据丢失。

StarRocks 架构：

StarRocks 采用 MPP 架构，结合全向量化执行引擎和列式存储引擎，实现高性能的并行数据处理。其架构包括：

• FE（Frontend）：负责元数据管理、查询规划和协调。

• BE（Backend）：负责数据存储和查询执行。

• 全向量化执行引擎：利用 SIMD（单指令多数据）指令批量处理数据，优化查询性能。

• 列式存储引擎：支持实时更新，只访问查询所需的列，提高查询效率。

关键技术差异

1. 查询优化器

ClickHouse 采用基于规则的优化器，通过一系列预定义的规则优化查询执行计划。这种方法在处理简单查询时效率高，但在复杂查询场景下可能不够灵活。

StarRocks 采用基于成本的优化器（CBO），能够评估不同的查询执行计划并选择最高效的方案。这使 StarRocks 在处理复杂查询，特别是多表关联查询时表现出色。

1. 数据更新能力

ClickHouse 主要针对读取密集型工作负载和分析处理进行优化，对实时数据更新的支持有限。由于其专注于查询性能，ClickHouse 在修改或删除现有数据方面存在一定挑战，尤其是在需要频繁、快速数据修改的场景中。

StarRocks 采用更灵活的数据修改方法，通过优化的算法和事务管理机制，高效支持实时更新需求。这种动态方法使组织能够在保持系统性能的同时维护最新的数据集，确保操作灵活性。

1. 事务支持

ClickHouse 的架构优先考虑速度和资源效率，在事务支持方面做出了一定的权衡。虽然 ClickHouse 在大规模分析查询处理方面表现出色，但它缺乏传统关系型数据库中常见的完整事务功能，这可能会影响需要复杂事务操作或 ACID 合规性的场景。

StarRocks 通过在其数据库环境中提供强大的事务功能，弥合了高性能分析和事务支持之间的差距。凭借对多行事务和 ACID 合规性的支持，StarRocks 确保可靠的数据处理，同时保持最佳查询性能。这一全面的事务框架使组织能够无缝处理复杂的事务，而不牺牲分析速度或效率。

1. 湖仓一体化能力

随着数据湖和数据仓库融合的趋势日益明显，湖仓一体化能力成为评估 OLAP 引擎的重要指标。

ClickHouse 通过与 Kafka 和 S3 等流行数据源的无缝集成，展示了其在这一领域的优势。通过支持从 Kafka 等流平台直接摄取数据，以及无缝访问存储在 S3 桶中的数据，ClickHouse 简化了数据管道并增强了实时分析能力。

StarRocks 则在支持嵌套 JSON 数据结构方面表现突出。通过允许存储和查询分层 JSON 对象，StarRocks 适用于半结构化或嵌套数据格式普遍存在的场景。这一能力使组织能够在不施加严格模式要求的情况下分析多样化的数据类型。此外，StarRocks 3.0 版本进一步增强了对Iceberg、Hudi、Delta Lake 等主流数据湖格式的支持，实现了真正的湖仓一体化架构。

性能测试对比分析

在选择 OLAP 引擎时，性能是最关键的考量因素之一。以下是基于多项标准测试的 StarRocks 与 ClickHouse 性能对比分析。

SSB 基准测试结果

根据 StarRocks 官方发布的 SSB（Star Schema Benchmark）单表性能测试报告，StarRocks 在多个版本对比中均显示出对 ClickHouse 的性能优势：

StarRocks 3.0 vs ClickHouse vs Apache Druid

® SSB 单表测试：

• StarRocks 3.0 在大多数查询场景下性能领先，特别是在复杂的多维分析查询中

• 在数据导入速度方面，StarRocks 展现出更高的吞吐量

StarRocks v1.10 vs ClickHouse 20.13 SSB 测试：

• StarRocks 在 13 个查询中的 11 个查询性能优于 ClickHouse

• 在高并发场景下，StarRocks 的性能优势更为明显

查询速度对比

在查询速度方面，StarRocks 和 ClickHouse 各有所长：

StarRocks 优势场景：

• 多表关联查询：得益于其优化的Join 算法和数据结构，StarRocks 在多表关联查询中表现出色

• 多维分析：MPP 架构和向量化执行引擎使 StarRocks 在复杂的多维分析场景中性能卓越

• 高并发查询：StarRocks 能够有效处理高并发查询负载，保持稳定的响应时间

ClickHouse 优势场景：

• 单表查询：在简单的单表查询场景中，ClickHouse 的列式存储和压缩技术表现出色

• 时序数据分析：ClickHouse 在处理时间序列数据方面有特殊优化

• 低延迟点查询：对于特定类型的低延迟点查询，ClickHouse 提供了出色的性能

资源效率比较

在资源利用效率方面：

ClickHouse 以其创新的压缩技术在资源效率方面表现出色。通过在不影响查询速度的情况下以高比例压缩数据，ClickHouse 最小化了存储需求并提高了整体系统效率。

StarRocks 则在 Join 速度方面脱颖而出。通过利用优化的算法和数据结构，StarRocks 加速了 Join 操作，使其成为需要快速数据集成的场景的理想选择。

实际应用场景与最佳实践

了解两款数据库在实际业务场景中的应用情况，有助于我们更好地评估它们的实用价值。

StarRocks 适用场景

1. 实时多维分析

StarRocks 的 MPP 架构和向量化执行引擎使其特别适合实时多维分析场景。例如，电商平台可以利用 StarRocks 实时分析用户行为、商品销售趋势和库存状况，为业务决策提供及时支持。

1. 高并发数据分析

StarRocks 设计用于处理高并发性，允许多个用户同时执行查询。这使其成为 BI 工具和自助分析平台的理想后端，如小红书利用 StarRocks 支持其自助分析场景，实现高并发查询需求。

1. 湖仓一体化分析

随着数据湖和数据仓库的界限日益模糊，StarRocks 的湖仓一体化能力使其成为现代数据架构的理想选择。例如，微信基于 StarRocks 构建湖仓一体架构，实现对海量数据的统一分析。

ClickHouse 适用场景

1. 大规模日志分析

ClickHouse 的高性能查询引擎和列式存储格式使其特别适合大规模日志分析。例如，网络安全公司可以利用 ClickHouse 分析海量的安全日志，快速识别潜在威胁。

1. 时序数据处理

ClickHouse 在处理时间序列数据方面表现出色，使其成为 IoT 数据分析、监控系统和金融市场数据分析的理想选择。

1. 实时报告生成

ClickHouse 的实时分析能力使组织能够生成实时报告和仪表板，为决策提供最新的洞察。

行业案例分析

案例：中原银行基于 StarRocks 构建 OLAP 全场景架构

中原银行是河南省唯一一家省级法人银行，总资产规模超 1.2 万亿元，拥有 400 余家营业网点和 2 万余名员工。随着业务规模扩张，该行面临严峻的数据分析挑战：基于 MPP 和 Hadoop 构建的数据平台查询效率低下（BI 平台平均耗时超 10 秒，知秋系统超 20 秒），仅支持 T+1 小时级别准实时报表，且数据架构复杂、运维成本高。

经过九大维度的评估和 POC 测试，中原银行选择了 StarRocks 作为 OLAP 引擎。测试结果显示，StarRocks 相比原有 MPP 数据库，平均性能提高 3.87 倍。

实施过程分为三个阶段：

1. 集群搭建与离线/实时平台对接

2. 离线业务迁移（固定报表和客户行为分析）

3. 实时数仓建设

实施后效果显著：

• 固定报表查询效率提升 2.7 倍，响应时间缩短至 3 秒以内，耗时排名前 10 的报表优化提升 10 倍以上

• 知秋客户行为分析系统 13 个业务场景全部迁移，其中留存分析通过 bitmap 改造，查询效率提升 10 倍以上

• 实现秒级响应最新业务数据，核对存款入账时间从平均半小时缩减至 5 秒钟，提升 360 倍

该项目为中原银行带来了显著的业务价值：支持实时业务决策，提高经营管理效率，加强客户洞察分析，最终实现从 T+1 数据分析模式向实时数据驱动的转变。未来，中原银行计划继续与 StarRocks 合作，进一步挖掘实时报表场景，解决数据湖分析中存在的延迟高、数据格式优化等问题。

案例：申万宏源基于镜舟数据库构建实时数仓

申万宏源证券是由申银万国证券与宏源证券于 2015 年合并组建的国有控股证券公司，隶属于中国投资有限责任公司直管企业。随着证券行业数字化转型深入，客户与证券公司、投资与市场运行的每个触点都需要被数字化、实时化，这给技术层带来了巨大挑战 。

传统数仓采用 T+1 模式处理数据，无法满足实时性要求。2021 年起，申万宏源开始密切关注 StarRocks 技术栈。经过深入调研和 POC 测试，最终引入了基于 StarRocks 开发的企业版产品镜舟数据库。

应用镜舟数据库后，申万宏源在多个业务场景实现了显著提升：

1. 金融商城理财产品断点购买召回服务 - 实现了秒级响应，对有购买行为但未完成交易的意向客户进行及时召回，客户购买转化率高达 20%左右

2. 私募基金购买行为全流程数据监控 - 应对全链路、各环节数据存放在不同表中的复杂查询挑战，相较之前的产品查询性能提高 5 倍以上

3. 全域赋能实时数据集市 - 通过与数据集市融合，沉淀行情数据，为资管业务、固收业务、金创业务、风控业务等不同业务线提供支持

4. 资管产品图谱及风险传导模型 - 在不需进行预计算的情况下，直接使用镜舟数据库通过多表关联来实时查询，处理舆情数据对上下游资产价格影响的复杂分析

申万宏源的实时数仓实践证明，镜舟数据库能够有效支撑证券行业对数据时效性、准确性的极高要求，为复杂分析场景提供高性能解决方案。

2025 年 OLAP 技术趋势展望

随着数据分析需求的不断演进，OLAP 技术也在持续发展。以下是 2025 年 OLAP 技术的几个关键趋势：

1. 湖仓一体化架构普及

湖仓一体化（Lakehouse）架构将成为主流，结合了数据湖的灵活性和数据仓库的性能。StarRocks 和 ClickHouse 都在向这一方向发展，但 StarRocks 在这一领域的投入更为显著。

1. AI 与 OLAP 的融合

AI 技术与 OLAP 引擎的融合将创造新的分析范式，如自然语言查询、智能数据发现和预测分析。StarRocks 已经开始探索这一领域，如支持向量检索等功能。

1. 云原生部署模式

云原生部署将成为 OLAP 引擎的标准模式，提供更好的弹性、可扩展性和成本效益。StarRocks 和 ClickHouse 都在加强其云原生能力，但实现方式有所不同。

1. 实时分析需求增长

随着业务对实时洞察的需求增长，OLAP 引擎的实时处理能力将变得更加重要。StarRocks 在这一领域具有先天优势，而 ClickHouse 也在不断改进其实时处理能力。

结论：为业务选择最佳 OLAP 引擎

在 StarRocks 和 ClickHouse 的对比中，我们可以看到两款优秀的 OLAP 引擎各有所长。选择哪一款，应该基于具体业务需求、技术环境和未来发展规划。

无论选择哪种 OLAP 引擎，都应该根据实际业务场景进行充分的测试和验证，确保它能够满足性能要求和功能需求。同时，随着技术的不断发展，两款数据库也在持续改进和创新，关注它们的最新进展有助于企业做出更明智的决策。

在数据驱动的时代，选择合适的 OLAP 引擎不仅是技术决策，更是业务战略的一部分。希望本文的分析和建议能够帮助企业数据分析需求找到最佳解决方案。