clickhouse 和 influxdb 选型
以下是 ClickHouse、InfluxDB 和 HBase 在体系架构、存储引擎、数据类型、性能及场景的详细对比分析：
🏗️ 一、体系架构对比
| 维度 | ClickHouse | InfluxDB | HBase |
|---|---|---|---|
| 设计目标 | 大规模OLAP分析，高吞吐复杂查询 | 时序数据采集与监控，优化时间线管理 | 高吞吐随机读写，稀疏表存储 |
| 存储模型 | 列式存储（MergeTree引擎），分区+排序键物理有序 | 时序优化存储（TSM引擎），数据按时间线（Time Series）组织 | 列族存储（LSM树），支持稀疏数据，依赖HDFS |
| 分布式能力 | 原生分片与副本，多主架构，无单点故障 | 开源版单机，企业版支持分布式（需付费） | 依赖HDFS分片，ZooKeeper协调，水平扩展性强 |
| 计算引擎 | 向量化执行+多线程并行，CPU指令集优化（SSE4.2） | 单机处理，依赖倒排索引加速查询 | RegionServer分片处理，块缓存优化随机读 |
🛠️ 二、存储引擎与数据类型
1. 存储引擎
| 数据库 | 核心引擎 | 特点 |
|---|---|---|
| ClickHouse | - MergeTree系列（支持TTL、去重、聚合） - Log/Memory/集成引擎（Kafka/HDFS等） | 灵活适配OLAP场景，支持自定义分区与排序 |
| InfluxDB | TSM（时序合并树）+ WAL日志，倒排索引优化时间线查询 | 写优化设计 |