
ClickHouse は分析ワークロードに選択されることもありますが、ACID 準拠がないため、一貫性、信頼性、トランザクションの整合性が求められるユースケースでは特に大きな制限が生じます。
一方、SingleStoreは、OLAPとOLTPの両方のワークロードをサポートする統合アーキテクチャを提供し、整合性を損なうことなく高速化を実現します。このブログでは、ClickHouseの根本的な限界を掘り下げ、SingleStoreがリアルタイムアプリケーションにとってよりスマートで将来を見据えた代替手段である理由を探ります。
SingleStoreとClickhouseの違いを理解する
SingleStoreは、リアルタイム分析とAIを実現するデータベースです。使い慣れたSQLツールとMySQLワイヤプロトコルとの互換性により、専用のデータベースが不要になり、データベースアーキテクチャが簡素化されます。
SingleStore は、JSON、時系列、地理空間、全文検索などの複数のデータ タイプを処理できるように構築されており、統合されたトランザクション (OLTP) と分析 (OLAP) の基盤上で高速なデータ取り込みを実現します。
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ClickHouseとは何ですか?
ClickHouseは、Yandexによって開発され、ClickHouse, Inc.によってメンテナンスされているリアルタイムデータウェアハウスおよびオープンソースデータベースです。主に分析用に構築された高性能な列指向データベースを採用しています。大規模データセットに対する非常に高速なクエリパフォーマンスで知られています。ClickHouseは、垂直分割、ベクトル化されたクエリ実行、高度な圧縮技術を活用しており、ログ分析、可観測性、時系列ワークロードに最適なソリューションとなっています。
SingleStoreとClickHouseの主な違い
| 項目 | SingleStore | ClickHouse |
| 主な焦点 | 統合(OLTP + OLAP)ワークロード | 高性能分析(OLAP)ワークロード |
| ストレージモデル | OLTP と OLAP の両方に対応するユニバーサル列ストア | 分析クエリに最適化された列指向ストレージ |
| クエリ実行エンジン | コンピュートプッシュダウンを備えた分散SQLエンジン | ベクトル化された実行と圧縮を備えた MPP エンジン |
| トランザクション | SingleStoreは完全なACIDトランザクションをサポートします | ACIDトランザクションを完全にサポートしていない |
| データの取り込み | Kafka、S3、Iceberg 形式、JSON などの複数のソースに対する組み込みパイプライン サポートによるリアルタイム取り込み | 通常はバッチ挿入による高い取り込み率 |
| データの更新 | トランザクションの標準SQL DML(INSERT、UPDATE、DELETE)をサポート | サポートは限定的。追加のみまたは一括更新に最適 |
| ワークロードの柔軟性 | 1つのシステムで混合ワークロード(運用 + 分析)を処理 | 主に分析や読み取り中心のワークロード向けに最適化されています |
| スケーラビリティ | 水平および垂直のオンラインスケーリング | ノードを追加することで水平スケーリングが可能になり、大規模な分析に優れています。 |
| 圧縮 | 高圧縮率(60~70%) | 圧縮をサポート |
| シャーディング | 自動 | マニュアル |
| データ変換 | パイプラインを使用した変換の組み込みサポート | 組み込みの構文や機能はありません |
| ユースケースの適合 | リアルタイム分析、混合ワークロードの統合、データインフラストラクチャの簡素化 | 分析クエリ |
| ベクトルデータ型 | 成熟した | 新しい |
| JSONサポート | 完全に統合されたJSONデータ型と関数 | JSONデータを処理するためのオブジェクトデータ型と関連関数 |
| CDC出力 | CDC出力機能内蔵 | 組み込まれていない |
| WASM |
