引言：

隨著數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)復雜性的不斷增加，越來越多的企業(yè)開始使用OLAP（聯(lián)機分析處理）引擎來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并提供即時分析結果。在選擇OLAP引擎時，性能是一個非常重要的因素。因此，本文將使用TPC-DS基準測試的99個查詢語句來對比開源的ClickHouse、Doris、Presto以及ByConity這4個OLAP引擎的性能表現(xiàn)，以便為企業(yè)選擇合適的OLAP引擎提供參考。

TPC-DS基準測試簡介

TPC-DS（Transaction Processing Performance Council Decision Support Benchmark）是一個面向決策支持系統(tǒng)（Decision Support System，簡稱DSS）的基準測試，該工具是由TPC組織開發(fā)，它模擬了多維分析和決策支持場景，并提供了99個查詢語句，用于評估數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在復雜的多維分析場景下的性能。每個查詢都設計用于模擬復雜的決策支持場景，包括跨多個表的連接、聚合和分組、子查詢等高級SQL技術。

OLAP引擎介紹

ClickHouse、Doris、Presto和ByConity都是當前比較流行的開源OLAP引擎，它們都具有高性能和可擴展性的特點。

ClickHouse是由俄羅斯搜索引擎公司Yandex開發(fā)的一個列式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，它專注于大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速查詢和分析。

Doris是一個分布式列式存儲和分析系統(tǒng)，它支持實時查詢和分析，并可以與Hadoop、Spark和Flink等大數(shù)據(jù)技術進行集成。

Presto是一個分布式SQL查詢引擎，它由Facebook開發(fā)，可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行快速查詢和分析。

ByConity是由字節(jié)開源的云原生數(shù)倉，采用了存儲計算分離的架構，實現(xiàn)租戶資源隔離、彈性擴縮容，并具有數(shù)據(jù)讀寫的強一致性等特性，它支持主流的OLAP引擎優(yōu)化技術，讀寫性能非常優(yōu)異。

本文將使用這四個OLAP引擎對TPC-DS基準測試的99個查詢語句進行性能測試，并對比它們在不同類型的查詢中的性能差異。

測試環(huán)境和方法

測試環(huán)境配置：

服務器配置：

測試方法：

使用TPC-DS基準測試的99個查詢語句，和1TB（28億行）的數(shù)據(jù)測試4個OLAP引擎的性能。

在每個引擎中使用相同的測試數(shù)據(jù)集，并保持相同的配置和硬件環(huán)境。

對于每個查詢，多次執(zhí)行并取平均值，以減少測量誤差，設置每次查詢超時時間為500秒。

記錄查詢執(zhí)行的細節(jié)，例如查詢執(zhí)行計劃、I/O和CPU使用情況等。

性能測試結果

我們使用了相同的數(shù)據(jù)集和硬件環(huán)境來測試這四個OLAP引擎的性能。測試數(shù)據(jù)集大小為1TB，硬件和軟件環(huán)境如上介紹，我們使用了TPC-DS基準測試中的99個查詢語句分別在四個OLAP引擎上進行了連續(xù)三次的測試，并取三次平均結果。其中ByConity跑通了所有99個查詢測試。Doris在SQL15出現(xiàn)Crash，另外有4次的Timeout，分別是SQL54、SQL67、SQL78和SQL95。Presto只在SQL67和SQL72發(fā)生Timeout，其他查詢測試都跑通了。而Clickhouse只跑通了50%的查詢語句，大概有一部分是Timeout，另一部分是系統(tǒng)報錯，分析原因是Clickhouse不能有效的支持多表關聯(lián)查詢導致，只能把這類SQL語句做手動改寫拆分才能執(zhí)行。因此在對比總耗時我們暫時排除Clickhouse，其他三個OLAP引擎TPC-DS測試總耗時如下圖1所示，從圖1 中我們可以看出開源的ByConity查詢性能明顯優(yōu)于其他引擎，性能約是其他的3-4倍。（注：以下所有圖表縱坐標單位為秒）

圖1 TPC-DS 99條查詢總耗時

針對TPC-DS基準測試的99個查詢語句，我們接下來按照查詢場景的不同進行分類，例如基礎查詢、連接查詢、聚合查詢、子查詢、窗口函數(shù)查詢等。下面我們將使用這些分類方式來對ClickHouse、Doris、Presto和ByConity四個OLAP引擎進行性能分析對比：

基礎查詢場景下

該場景包含簡單的查詢操作，例如從單個表中查詢數(shù)據(jù)，過濾和排序結果等。基礎查詢的性能測試主要關注處理單個查詢的能力。其中ByConity的表現(xiàn)最佳，Presto和Doris的性能也表現(xiàn)都不錯，這是因為基礎查詢通常只涉及到少量的數(shù)據(jù)表和字段，因此能夠充分利用Presto和Doris的分布式查詢特性和內(nèi)存計算能力，Clickhouse對多表關聯(lián)支持不好，出現(xiàn)一些跑不通的現(xiàn)象，其中SQL5、8、11、13、14、17、18均超時，我們按Timeout=500秒計算，但希望顯示更清晰截取Timeout=350秒。下圖2 是基礎查詢場景下四個引擎的平均查詢時間：

圖2 TPC-DS 基礎查詢的性能對比

連接查詢場景

連接查詢是常見的多表查詢場景，它通常使用JOIN語句連接多個表，并根據(jù)指定條件進行數(shù)據(jù)檢索。如圖3 我們看到ByConity的性能最佳，主要得益于對查詢優(yōu)化器的優(yōu)化，引入了基于代價的優(yōu)化能力（CBO），在多表Join時候進行re-order的等優(yōu)化操作。其次是Presto和Doris，Clickhouse在多表Join的效果相比其他三個性能不是很好，且對很多復雜語句的支持不夠好。

圖3 TPC-DS連接查詢的性能對比

聚合查詢場景

聚合查詢是對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計計算的場景，例如測試SUM、AVG、COUNT等聚合函數(shù)的使用。ByConity依然表現(xiàn)優(yōu)異，其次是Doris和Presto，Clickhouse出現(xiàn)了四次Timeout，為了方便看出差異，我們截取Timeout值到250秒。

圖4 TPC-DS聚合查詢的性能對比

子查詢場景

子查詢是在SQL語句中嵌套使用的查詢場景，它通常作為主查詢的條件或限制條件。如下圖5所示，ByConity表現(xiàn)最佳，原因是ByConity實現(xiàn)了基于規(guī)則的優(yōu)化能力（RBO）進行查詢優(yōu)化，通過算子下推、列裁剪和分區(qū)裁剪等技術，把復雜的嵌套查詢進行整體優(yōu)化，替除所有的子查詢，把常見算子轉化成Join+Agg的形式。其次是Doris和Presto表現(xiàn)相對較好，但Presto在SQL68和SQL73出現(xiàn)Timeout，Doris也在3個SQL查詢出現(xiàn)Timeout，Clickhouse同樣出現(xiàn)了部分超時和系統(tǒng)報錯，原因上面有提到。同樣為方便看出差異，我們截取Timeout值等于250秒。

圖5 TPC-DS子查詢的性能對比

窗口函數(shù)查詢場景

窗口函數(shù)查詢是一種高級的SQL查詢場景，它可以在查詢結果中進行排名、分組、排序等操作。如下圖6所示，ByConity的性能最優(yōu)，其次是Presto，Doris出現(xiàn)了一次Timeout的情況，Clickhouse依然有部分沒有跑通TPC-DS測試。

圖6 TPC-DS窗口函數(shù)查詢的性能對比

總結

本文對ClickHouse、Doris、Presto和ByConity四個OLAP引擎在TPC-DS基準測試的99個查詢語句下的性能進行了分析和比較。我們發(fā)現(xiàn)，在不同的查詢場景下，四個引擎的性能表現(xiàn)存在差異。ByConity在所有TPC-DS的99個查詢場景下都表現(xiàn)優(yōu)異，超過其他三個OLAP引擎；Presto和Doris在連接查詢、聚合查詢和窗口函數(shù)查詢場景下表現(xiàn)較好；由于Clickhouse的設計和實現(xiàn)并不是專門針對關聯(lián)查詢進行優(yōu)化，因此在多表關聯(lián)查詢方面整體表現(xiàn)差強人意。

需要注意的是，性能測試結果取決于多個因素，包括數(shù)據(jù)結構、查詢類型、數(shù)據(jù)模型等。在實際應用中，需要綜合考慮各種因素，以選擇最適合自己的OLAP引擎。

在選擇OLAP引擎時，還需要考慮其他因素，如可擴展性、易用性、穩(wěn)定性等。在實際應用中，需要根據(jù)具體業(yè)務需求進行選擇，并對引擎進行合理的配置和優(yōu)化，以獲得最佳的性能表現(xiàn)。

總之，ClickHouse、Doris、Presto、ByConity都是非常優(yōu)秀的OLAP引擎，具有不同的優(yōu)點和適用場景。在實際應用中，需要根據(jù)具體業(yè)務需求進行選擇，并進行合理的配置和優(yōu)化，以獲得最佳的性能表現(xiàn)。同時，需要注意選擇具有代表性的查詢場景和數(shù)據(jù)集，并針對不同的查詢場景進行測試和分析，以便更全面地評估引擎的性能。

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