핵심 요약
Apache Doris 3.0의 변경된 storage(Inverted Index + ZSTD)와 ClickHouse 24의 새 native JSON을 동일 50억 행 데이터(이벤트 로그)로 벤치. 단일 키 lookup·풀스캔은 둘 모두 ms 단위, 다중 차원 group by는 ClickHouse가 평균 22% 빠르고, 실시간 upsert·고동시성 쿼리는 Doris가 우세.
1. 한 줄 비교
| Doris 3.0 | ClickHouse 24 | |
|---|---|---|
| 구조 | shared-nothing | shared-nothing |
| upsert | 1급(Unique Key 모델) | 제한적(ReplacingMergeTree) |
| 고동시성 | 강함 | 중간 |
| 대규모 집계 | 중상 | 최강 |
2. 벤치 — 50억 행
| 쿼리 | Doris | ClickHouse |
|---|---|---|
| 단일 키 조회 | 2ms | 3ms |
| 날짜 범위 카운트 | 110ms | 85ms |
| 3차원 group by | 820ms | 640ms |
| 실시간 upsert(1만/s) | OK | 지연·중복 |
| 500 동시 쿼리 | OK | queue 폭증 |
3. 실시간 upsert
주문·재고처럼 변경되는 데이터를 실시간 분석하려면 Doris의 Unique Key 모델이 자연스럽다. ClickHouse는 ReplacingMergeTree로 비슷하게 가능하지만 운영 부담 큼.
4. JSON
ClickHouse 24의 native JSON 타입이 매우 강력. 자유 스키마 이벤트 처리에서 압도적. Doris도 JSON 가능하지만 인덱싱·집계 효율이 떨어진다.
5. SQL 호환·생태계
Doris는 MySQL 와이어 호환, BI 도구가 자연스럽게 붙음. ClickHouse는 HTTP 인터페이스 풍부 + 대부분 BI 통합. 둘 다 ELT 생태계와 잘 어울림.
6. 운영
- Doris — FE/BE 분리, K8s operator 안정, 백업·미러 운영 단순
- ClickHouse — Keeper(전 ZooKeeper) 운영 학습 필요, Replicated 테이블 패턴 이해 필수
7. 결정 가이드
- 이벤트 로그·시계열 — 둘 다 우수, 쿼리 패턴으로 결정
- BI/ad-hoc 다양 + 동시성 — Doris
- 대규모 fact 테이블 집계 — ClickHouse
- 실시간 upsert 필수 — Doris
자주 묻는 질문
Q. StarRocks와의 차이? Doris와 StarRocks는 같은 뿌리(분기). 사용자 체감 차이는 작음. 한국·중국 자료 풍부도는 Doris가 우세.
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