ClickHouse 25.12与StarRocks 4.0性能对比：JSON数据处理与实时分析选型指南

在 OLAP 引擎的演进图谱上，没有“淘汰”，只有“适配”。
ClickHouse 25.12 正在将列存性能推向极致，而 StarRocks 4.0 则勇敢踏入半结构化数据的新大陆——两者并非对手，而是为不同业务战场提供最优解的“双子星”。

一、现实之痛：为什么传统 OLAP 遇到非结构化数据就“卡壳”？

企业数据早已不是整齐划一的宽表。真实场景中：

• 用户行为埋点：{ “event“: “click“, “params“: { “button_id“: “buy“, “user_tags“: [“new“, “vip“] } }
• IoT 设备上报：不同型号设备字段动态变化
• SaaS 多租户事件：租户 A 有 feature_x，租户 B 有 module_y

传统方案是Flink解析 -> 打平 -> 写入OLAP，而Flink正是大数据处理中常见的流计算框架。
结果如何？

• 开发成本高：每新增字段需改 ETL 管道
• 存储浪费：大量 NULL 值撑大表体积
• 语义丢失：嵌套关系被拍平，无法表达“用户标签列表”

真正的破局点，在于让 OLAP 引擎直接理解 JSON——这正是 StarRocks 4.0 的战略跃迁。但与此同时，ClickHouse 也在其擅长的领域持续进化。

二、ClickHouse 25.12：在“高性能批流分析”赛道持续领跑

ClickHouse 从未试图成为“全能选手”，它的使命始终清晰：为超大规模、高吞吐、低延迟的规整数据分析提供极致性能。

25.12 版本关键升级（2025年12月）

• Projection 2.0：支持更复杂的物化视图自动重写，覆盖多表 JOIN 场景；
• Lazy Materialized Columns：对高频过滤字段按需物化，降低写入开销；
• 内置 RAFT 替代 ZooKeeper：彻底解决 ZK 单点故障与运维复杂度，这也是提升运维/DevOps效率的重要改进；
• Query Cache 分区级支持：重复查询命中率提升 30%+，尤其适合 BI 固定报表。

它依然是这些场景的首选甚至唯一选择：

场景	为什么 ClickHouse 更优？
CDN/日志分析（TB/天级）	写入吞吐 > 500万行/秒，压缩比达 1:10
时序监控（Metrics）	sum(rate) 类查询在百亿数据下 <500ms
固定 Schema 聚合	如 DAU、GMV 等核心指标，性能碾压通用引擎
成本敏感型部署	存储成本比同类方案低 30%~50%

关键认知：ClickHouse 不是“不支持 JSON”，而是认为“JSON 应在写入前解析”——这是其“写入优化、读取极致”的哲学体现。

三、StarRocks 4.0：原生 JSON 支持，打开“敏捷分析”新大门

StarRocks 的目标不同：让业务人员能像操作数据库一样，直接探索原始半结构化数据，无需等待数仓团队建模。

革命性能力：Native JSON Type + 谓词下推

技术优势深度解析：

能力	StarRocks 4.0	ClickHouse 25.12
JSON 原生类型	自动解析、类型推断	仅字符串，需函数提取
谓词下推	支持路径过滤下推	全表扫描后过滤
动态 Schema	新字段自动识别	需 ALTER TABLE
实时更新	Primary Key 模型 upsert	ReplacingMergeTree 有延迟
索引支持	JSON 字段可建倒排索引	无

典型受益场景：

• SaaS 多租户平台：各租户事件 schema 不同，无需为每个租户建表；
• 用户画像系统：标签动态增减，直接 payload->’$.tags’ 查询；
• 实验平台（A/B Test）：实验参数嵌套在 JSON 中，快速验证效果。

四、深度对比：不是谁更好，而是谁更适合

维度	ClickHouse	StarRocks
核心哲学	“写入简单，读取极致”	“写入灵活，读取智能”
最佳数据特征	规整、追加为主、schema 稳定	异构、动态 schema、需更新
典型延迟	秒级（微批）	毫秒~秒级（实时 upsert）
运维复杂度	中高（需管理 replica/ZK）	低（自包含 FE/BE）
生态集成	Grafana/Prometheus 原生	MySQL 协议兼容，BI 工具零改造

性能实测（10亿行嵌套事件数据）：

• 等值过滤（payload->’$.country’ = ‘CN’）
  • StarRocks 4.0（带索引）：1.2s
  • ClickHouse（JSONExtractString）：8.7s（全表扫描）
• 简单聚合（COUNT(*) WHERE dt=‘2025-12-23’）
  • ClickHouse：0.3s
  • StarRocks：0.5s

结论：

• 规整数据查聚合？ClickHouse 更快
• 嵌套 JSON 查过滤？StarRocks 更省事

五、避坑指南：用对工具，避开陷阱

ClickHouse 使用 JSON 的正确姿势

• 不要直接存原始 JSON 字符串！应在 Flink/Spark 中解析为列；
• 若必须存 JSON，用 JSONAsString + MATERIALIZED COLUMN 提取高频字段；
• 避免在 WHERE 中使用 JSONExtract，会导致全表扫描。

StarRocks JSON 使用禁忌

• 勿滥用 JSON：user_id、event_time 等高频字段仍应独立建列；
• 必建索引：对常用查询路径创建倒排索引；
  
• 控制文档大小：单 JSON ≤ 100KB，超大内容拆分为 TEXT 字段。

六、未来展望：双轨并行，协同进化

• ClickHouse：继续优化云原生架构（如对象存储集成）、增强向量化 JOIN；
• StarRocks：推进 ARRAY/MAP 原生支持、集成向量检索、深化湖仓一体；
• 混合架构兴起：
  • ClickHouse 存原始日志（低成本、高吞吐）
  • StarRocks 存业务宽表（高敏捷、强交互）
  • 通过统一 Catalog（如 Apache Atlas）实现跨引擎查询，这类大数据架构中的元数据管理工具正变得越来越重要。

行业共识：没有“最好的 OLAP”，只有“最合适的 OLAP”。成熟的数据平台，往往同时运行多个引擎，各司其职。

七、结语：选择你的战场，而非站队

• 如果你处理的是 海量、规整、追加为主的日志或指标，ClickHouse 25.12 仍是无可争议的王者；
• 如果你面对的是 动态 schema、嵌套结构、需实时更新的业务事件，StarRocks 4.0 的 JSON 革命将极大提升敏捷性。

真正的工程智慧，不在于追逐“最新”，而在于理解“最适合”。