两者都是优秀的开源 OLAP 引擎，但设计哲学和适用场景有显著差异。结合最新（截至2026年）的行业实践和性能对比，可以从以下几个关键维度进行选型：
1. 核心定位与优势
Apache DorisClickHouse核心优势高并发、强实时、易用性好、支持高效 Join单表极致查询性能、复杂聚合快架构MPP + 向量化 + 存算一体/分离（新版本）Shared-nothing + 列存 + 向量化SQL 兼容性高度兼容 MySQL 协议，学习成本低自研 SQL 方言，部分语法不标准Join 能力原生支持多表高效 Join（Bitmap、Colocate 等优化）Join 性能弱，通常需宽表化处理结论：如果你的业务涉及多表关联分析（如用户行为+订单+商品），Doris 更合适；如果主要是单大宽表的聚合查询（如日志分析、指标统计），ClickHouse 仍有优势。
2. 海量数据下的性能与成本
浩瀚深度的实际案例（2025年）显示：
在支撑 单表 13PB、534 万亿行 的场景下，从 ClickHouse 迁移到 Doris 后：
导入机器从 32 台降至 23 台，节省了 HDFS 拉取环节；
常用业务查询性能全面优于 ClickHouse，尤其在前缀索引、BloomFilter 和倒排索引方面 。
这表明 Doris 在超大规模数据下的综合 TCO（总拥有成本）。
ClickHouse 在纯扫描+聚合场景（如 SELECT count(*) FROM huge_table WHERE ...）依然极快，但高并发或复杂查询下资源消耗大。
3. 实时更新与数据湖集成
| 主键更新（UPSERT/DELETE） | 原生支持（Unique Key 模型） | 社区版弱支持，需 MergeTree + TTL 或商业版 |
| 存算分离 | 2.0+ 版本正式支持，对接 S3/HDFS | 社区版不支持，需依赖外部方案 |
| 数据湖查询（Hudi/Iceberg） | 支持（通过 External Catalog） | 有限支持，生态较弱 |
Doris 在 实时数仓 场景（如 Kafka → Doris 实时入湖）更具优势 。
4. 运维与生态
Doris：
运维简单：自动副本均衡、在线扩缩容、MySQL 客户端直连 。
开源协议友好：Apache 2.0，所有核心功能开源 。
ClickHouse：
运维复杂：ZooKeeper 依赖、副本管理繁琐、分片策略需手动设计。
部分高级功能闭源：如向量化执行、某些索引优化仅限商业版 。
最终选型建议
| ✅ 需要 多表 Join、高并发查询（>100 QPS） | Apache Doris |
| ✅ 要求 实时更新（UPSERT/DELETE）、存算分离 | Apache Doris |
| ✅ 希望 低运维成本、MySQL 兼容 | Apache Doris |
| ✅ 单表超大宽表、简单聚合、离线批分析 | ClickHouse |
| ✅ 已有 ClickHouse 生态、且无 Join 需求 | 可继续用 ClickHouse |
趋势：越来越多企业（如浩瀚深度）正从 ClickHouse 迁移到 Doris，以应对更复杂的分析需求和更低的 TCO 。
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