ClickHouse 挺快，esProc SPL 更快
开源分析数据库 ClickHouse 以快著称，真的如此吗？我们通过对比测试来验证一下。
ClickHouse vs Oracle
先用 ClickHouse（简称 CH）、Oracle 数据库（简称 ORA）一起在相同的软硬件环境下做对比测试。测试基准使用国际广泛认可的 TPC-H，针对 8 张表，完成 22 条 SQL 语句定义的计算需求（Q1 到 Q22）。测试采用单机 12 线程，数据总规模 100G。TPC-H 对应的 SQL 都比较长，这里就不详细列出了。
Q1 是简单的单表遍历计算分组汇总，对比测试结果如下：
CH 计算 Q1 的表现要好于 ORA，说明 CH 的列式存储做得不错，单表遍历速度很快。而 ORA 主要吃亏在使用了行式存储，明显要慢得多了。
但是，如果我们加大计算复杂度，CH 的表现怎么样呢？继续看 TPC-H 的 Q2、Q3、Q7，测试结果如下：
计算变得复杂之后，CH 性能出现了明显的下降。Q2 涉及数据量较少，列存作用不大，CH 性能和 ORA 几乎一样。Q3 数据量较大，CH 占了列存的便宜后超过了 ORA。Q7 数据也较大，但是计算复杂，CH 性能还不如 ORA。
做复杂计算快不快，主要看性能优化引擎做的好不好。CH 的列存占据了巨大的存储优势，但竟然被 ORA 用行式存储赶上，这说明 CH 的算法优化能力远不如 ORA。
TPC-H 的 Q8 是更复杂一些的计算，子查询中有多表连接，CH 跑了 2000 多秒还没有出结果，应该是卡死了，ORA 跑了 192 秒。Q9 在 Q8 的子查询中增加了 like，CH 直接报内存不足的错误了，ORA 跑了 234 秒。其它还有些复杂运算是 CH 跑不出来的，就没法做个总体比较了。
CH 和 ORA 都基于 SQL 语言，但是 ORA 能优化出来的语句，CH 却跑不出来，更证明 CH 的优化引擎能力比较差。
坊间传说，CH 只擅长做单表遍历运算，有关联运算时甚至跑不过 MySQL，看来并非虚妄胡说。想用 CH 的同学要掂量一下了，这种场景到底能有多大的适应面？
esProc SPL 登场
开源 esProc SPL 也是以高性能作为宣传点，那么我们再来比较一下。
仍然是跑 TPC-H 来看 ：
Q2、Q3、Q7 这些较复杂的运算，SPL 比 CH 和 ORA 跑的都快。CH 跑不出结果的 Q8、Q9，SPL 分别跑了 37 秒和 68 秒，也比 ORA 快。原因在于 SPL 可以采用更优的算法，其计算复杂度低于被 ORA 优化过的 SQL，更远低于 CH 执行的 SQL，再加上列存，最终是用 Java 开发的 SPL 跑赢了 C++ 实现的 CH 和 ORA。
大概可以得到结论，esProc SPL 无论做简单计算，还是复杂计算性能都非常好。
不过，Q1 这种简单运算，CH 比 SPL 还是略胜了一筹。似乎可以进一步证明前面的结论，即 CH 特别擅长简单遍历运算。
且慢，SPL 还有秘密武器。
SPL 的企业版中提供了列式游标机制，我们再来对比测试一下：在 8 亿条数据量下，做最简单的分组汇总计算，对比 SPL（使用列式游标）和 CH 的性能。（采用的机器配置比前面做 TPC-H 测试时略低，因此测出的结果不同，不过这里主要看相对值。）
简单分组汇总对应 CH 的 SQL 语句是：
SQL1：
SELECT mod(id, 100) AS Aid, max(amount) AS Amax
FROM test.t
GROUP BY mod(id, 100)这个测试的结果是下图这样：
SPL 使用列式游标机制之后，简单遍历分组计算的性能也和 CH 一样了。如果在 TPC-H 的 Q1 测试中也使用列式游标，SPL 也会达到和 CH 同样的性能。
测试过程中发现，8 亿条数据存成文本格式占用磁盘 15G，在 CH 中占用 5.4G，SPL 占用 8G。说明 CH 和 SPL 都采用了压缩存储，CH 的压缩比更高些，也进一步证明 CH 的存储引擎做得确实不错。不过，SPL 也可以达到和 CH 同样的性能，这说明 SPL 存储引擎和算法优化做得都比较好，高性能计算能力更加均衡。
当前版本的 SPL 是用 Java 写的，Java 读数后生成用于计算的对象的速度很慢，而用 C++ 开发的 CH 则没有这个问题。对于复杂的运算，读数时间占比不高，Java 生成对象慢造成的拖累还不明显；而对于简单的遍历运算，读数时间占比很高，所以前面测试中 SPL 就会比 CH 更慢。列式游标优化了读数方案，不再生成一个个小对象，使对象生成次数大幅降低，这时候就能把差距拉回来了。单纯从存储本身看，SPL 和 CH 相比并没有明显的优劣之分。
接下来再看常规 TopN 的对比测试，CH 的 SQL 是：
SQL2：
SELECT * FROM test.t ORDER BY amount DESC LIMIT 100对比测试结果是这样的：
单看 CH 的 SQL2，常规 TopN 的计算方法是全排序后取出前 N 条数据。数据量很大时，如果真地做全排序，性能会非常差。SQL2 的测试结果说明，CH 应该和 SPL 一样做了优化，没有全排序，所以两者性能都很快，SPL 稍快一些。
也就是说，无论简单运算还是复杂运算，esProc SPL 都能更胜一筹。
进一步的差距
差距还不止于此。
正如前面所说，CH 和 ORA 使用 SQL 语言，都是基于关系模型的，所以都面临 SQL 优化的问题。TPC-H 测试证明，ORA 能优化的一些场景 CH 却优化不了，甚至跑不出结果。那么，如果面对一些 ORA 也不会优化的计算，CH 就更不会优化了。比如说我们将 SQL1 的简单分组汇总，改为两种分组汇总结果再连接，CH 的 SQL 写出来大致是这样：
SQL3：
SELECT *
FROM (
SELECT mod(id, 100) AS Aid, max(amount) AS Amax
FROM test.t
GROUP BY mod(id, 100)
) A
JOIN (
SELECT floor(id / 200000) AS Bid, min(amount) AS Bmin
FROM test.t
GROUP BY floor(id / 200000)
) B
ON A.Aid = B.Bid这种情况下，对比测试的结果是 CH 的计算时间翻倍，SPL 则不变：
这是因为 SPL 不仅使用了列式游标，还使用了遍历复用机制，能在一次遍历过程中计算出多种分组结果，可以减少很多硬盘访问量。CH 使用的 SQL 无法写出这样的运算，只能靠 CH 自身的优化能力了。而 CH 算法优化能力又很差，其优化引擎在这个测试中没有起作用，只能遍历两次，所以性能下降了一倍。
SPL 实现遍历复用的代码很简单，大致是这样：
| A | B | |
| 1 | =file("topn.ctx").open().cursor@mv(id,amount) | |
| 2 | cursor A1 | =A2.groups(id%100:Aid;max(amount):Amax) |
| 3 | cursor | =A3.groups(id\200000:Bid;min(amount):Bmin) |
| 4 | =A2.join@i(Aid,A3:Bid,Bid,Bmin) | |
再将 SQL2 常规 TopN 计算，调整为分组后求组内 TopN。对应 SQL 是：
SQL4：
SELECT
gid,
groupArray(100)(amount) AS amount
FROM
(
SELECT
mod(id, 10) AS gid,
amount
FROM test.topn
ORDER BY
gid ASC,
amount DESC
) AS a
GROUP BY gid这个分组 TopN 测试的对比结果是下面这样的：
CH 做分组 TopN 计算比常规 TopN 慢了 42 倍，说明 CH 在这种情况下很可能做了排序动作。也就是说，情况复杂化之后，CH 的优化引擎又不起作用了。与 SQL 不同，SPL 把 TopN 看成是一种聚合运算，和 sum、count 这类运算的计算逻辑是一样的，都只需要对原数据遍历一次。这样，分组求组内 TopN 就和分组求和、计数一样了，可以避免排序计算。因此，SPL 计算分组 TopN 比 CH 快了 22 倍。
而且，SPL 计算分组 TopN 的代码也不复杂：
| A | |
| 1 | =file("topn.ctx").open().cursor@mv(id,amount) |
| 2 | =A1.groups(id%10:gid;top(10;-amount)).news(#2;gid,~.amount) |
不只是跑得快
再来看看电商系统中常见的漏斗运算。SPL 的代码依然很简洁：
| A | B | |
| 1 | =["etype1","etype2","etype3"] | =file("event.ctx").open() |
| 2 | =B1.cursor(id,etime,etype;etime>=date("2021-01-10") && etime | |
| 3 | =A2.group(id).(~.sort(etime)) | =A3.new(~.select@1(etype==A1(1)):first,~:all).select(first) |
| 4 | =B3.(A1.(t=if(#==1,t1=first.etime,if(t,all.select@1(etype==A1.~ && etime>t && etime | |
| 5 | =A4.groups(;count(~(1)):STEP1,count(~(2)):STEP2,count(~(3)):STEP3) | |
CH 的 SQL 无法实现这样的计算，我们以 ORA 为例看看三步漏斗的 SQL 写法：
with e1 as (
select gid,1 as step1,min(etime) as t1
from T
where etime>= to_date('2021-01-10', 'yyyy-MM-dd') and etime= to_date('2021-01-10', 'yyyy-MM-dd') and e2.etime t1
and e2.etime < t1 + 7
and eventtype='eventtype2' and …
group by 1
),
with e3 as (
select gid,1 as step3,min(e2.t1) as t1,min(e3.etime) as t3
from T as e3
inner join e2 on e3.gid = e2.gid
where e3.etime>= to_date('2021-01-10', 'yyyy-MM-dd') and e3.etime t2
and e3.etime < t1 + 7
and eventtype='eventtype3' and …
group by 1
)
select
sum(step1) as step1,
sum(step2) as step2,
sum(step3) as step3
from
e1
left join e2 on e1.gid = e2.gid
left join e3 on e2.gid = e3.gid ORA 的 SQL 写出来要三十多行，理解起来有相当的难度。而且这段代码和漏斗的步骤数量相关，每增加一步数就要再增加一段子查询。相比之下，SPL 就简单得多，处理任意步骤数都是这段代码。
这种复杂的 SQL，写出来都很费劲，性能优化更无从谈起。
而 CH 的 SQL 还远不如 ORA，基本上写不出这么复杂的逻辑，只能在外部写 C++ 代码实现。也就是说，这种情况下只能利用 CH 的存储引擎。虽然用 C++ 在外部计算有可能获得很好的性能，但开发成本非常高。类似的例子还有很多，CH 都无法直接实现。
总结一下：CH 计算某些简单场景（比如单表遍历）确实很快，和 SPL 的性能差不多。但是，高性能计算不能只看简单情况快不快，还要权衡各种场景。对于复杂运算而言，SPL 不仅性能远超 CH，代码编写也简单很多。SPL 能覆盖高性能数据计算的全场景，可以说是完胜 CH。
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