Couchbase、ClickHouse 和 Apache Doris 是三种功能和设计目标不同的数据库系统。以下是它们在架构、功能、应用场景等方面的详细对比：
1. 核心定位
| 数据库 | 核心定位 |
|---|
| Couchbase | 分布式 NoSQL 文档数据库，主要用于高性能、低延迟的实时查询和事务型工作负载（OLTP）。 |
| ClickHouse | 列式存储的 OLAP 数据库，专注于高效执行复杂的分析型查询，特别是在时序数据和日志分析领域表现出色。 |
| Doris | MPP 分布式分析型数据库，支持实时、交互式的大规模数据分析，同时在查询速度和生态支持方面兼具优点。 |
2. 架构与存储模型
| 特性 | Couchbase | ClickHouse | Doris |
|---|
| 存储模型 | 文档存储（JSON）和 KV 存储 | 列式存储 | 列式存储 |
| 架构 | 分布式架构，数据分片存储于多个节点 | 单 Master，多 Replica 架构 | MPP 架构，计算存储分离 |
| 扩展性 | 高扩展性，支持水平扩展 | 支持水平扩展，数据本地存储优化 | 计算存储分离，易于弹性扩展 |
| 事务支持 | 提供分布式事务，适合轻量级事务处理 | 不支持事务 | 支持轻量级事务（主键更新、导入等） |
3. 查询性能
| 特性 | Couchbase | ClickHouse | Doris |
|---|
| 查询优化方向 | 面向高并发的小查询和事务型查询（OLTP） | 面向批量聚合、复杂分析型查询（OLAP） | 面向实时和离线分析，支持高并发的交互式查询 |
| 索引支持 | 支持二级索引、全文检索索引 | 通过排序键和主键索引提升查询性能 | 支持主键模型和高效的 Bloom Filter 索引 |
| 数据分布与并行计算 | 数据分片，分布式查询 | 数据分布式存储，多线程高效执行列式查询 | MPP 分布式执行，支持数据本地化 |
| 聚合与分析性能 | 聚合和复杂分析能力较弱 | 高效，特别适合大规模聚合和时序分析任务 | 优化了高并发和批量查询的场景 |
4. 数据写入与实时性
| 特性 | Couchbase | ClickHouse | Doris |
|---|
| 数据写入速度 | 极快，设计用于实时数据写入 | 快速，但更适合批量写入 | 写入速度快，支持实时写入与导入 |
| 实时性 | 高实时性，适合低延迟查询 | 实时支持有限，偏向离线或近实时分析 | 支持实时写入和查询 |
| 数据更新与删除 | 支持直接更新与删除（文档模型） | 更新和删除成本高（通过合并实现） | 支持主键更新和删除 |
5. 应用场景
| 数据库 | 适用场景 |
|---|
| Couchbase | - 实时 Web 应用（如用户会话、推荐系统） |
| - 高并发、高吞吐的在线事务处理（OLTP） |
| - 需要低延迟的缓存层或实时查询场景 |
| ClickHouse | - 日志分析、时序数据分析 |
| - 高性能聚合查询（如广告监测、流量分析） |
| - 数据量大、查询频繁的离线或近实时 OLAP 工作负载 |
| Doris | - 数据仓库与实时数据分析 |
| - 实时 BI 报表、交互式查询 |
| - 混合负载场景（离线与实时分析兼顾） |
6. 优势与局限性
Couchbase
- 优势：
- 高并发写入与查询性能。
- 灵活的 JSON 文档模型，支持实时数据存储和 KV 操作。
- 全局二级索引、全文检索能力适合丰富的查询需求。
- 局限性：
- 不适合复杂的批量分析任务。
- OLAP 场景下性能不足。
ClickHouse
- 优势：
- 查询速度极快，特别适合高并发的复杂分析。
- 列式存储优化了大规模聚合和过滤性能。
- 局限性：
- 实时性有限，事务支持不足。
- 数据更新和删除操作成本较高。
Doris
- 优势：
- 兼具实时和离线分析能力。
- 良好的生态支持（如对 Flink、Spark 的集成）。
- 更易于维护和扩展的 MPP 架构。
- 局限性：
- 对极端复杂查询的优化程度不如 ClickHouse。
- 刚起步时对大规模集群的成熟性稍逊。
7. 选择建议
| 需求 | 推荐数据库 |
|---|
| 实时查询、事务型应用，支持高并发和低延迟 | Couchbase |
| 高性能的日志分析、复杂聚合查询 | ClickHouse |
| 数据仓库与实时分析、交互式 BI 查询 | Doris |
| 实时应用与离线分析兼容的混合架构 | Couchbase + Doris |
| 日志实时收集与存储 + 离线分析 | Couchbase + ClickHouse |
