开源OLAP系统对比

常见OLAP对比

数据库	响应时间	并发能力	社区	处理能力	分析能力	理解
Impala	慢	低	适中	支持的数据规模大	兼容HQL以及多表join和窗口函数	目前通用的解决方案是impala+kudu，mpp架构
Kylin	快	高	活跃	支持的数据规模大	性能高，支持标准SQL	需要预计算、不支持多表关联，kylin的数据存储在hbase中，最新版支持kylin on spark。主要需要构建cube需要消耗时间
Druid	快	高	活跃	支持的数据规模大	性能高，但SQL支持弱	不支持adhoc、吃内存（待验证）
ES	快	中	活跃	支持的数据规模小	性能高，但SQL支持弱	仅支持单表的分组聚合排序
ClickHouse	中	中	不活跃	支持的数据规模一般	性能中，但SQL支持弱	扩展性弱、不支持adhoc
Doris	快	中	适中	支持的数据规模大	支持标准SQL，不支持update操作，部分兼容mysql语法	不依赖于hadoop生态，也可以通过hdfs导入数据，当前版本支持kafka流式导入，实现mysql通信协议
SnappyData	快	中	不活跃	支持的数据规模中等	完全兼容spark sql,支持update与delete操作	稳定性差、存在OOM的风险

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