大数据评测报告：开源 OLAP 引擎综评（HAWQ、Presto、ClickHouse）

一、测试整体方案

百分点面对的业务场景，主体是要解决超大规模数据集的 Ad-Hoc 查询问题，并且大多是单表查询场景。架构团队在此过程中选取了 HAWQ、Presto、ClickHouse 进行评测。评测中选取的数据集与 SQL 来自项目实际业务，我们需要评测维度主要如下：

• A．数据在不同压缩格式下的压缩能力。

• B．不同格式下的数据查询能力。

• C．特定格式下的 HAWQ、Presto、ClickHouse 查询能力横向对比。

二、测试组件介绍

1.HAWQ

HAWQ 是 Hadoop 原生 SQL 查询引擎，结合了 MPP 数据库的关键技术优势和 Hadoop 的可扩展性、便捷性，以及 ANSI SQL 标准的支持；具有 MPP（大规模并行处理系统）的性能，比 Hadoop 生态圈里的其它 SQL 引擎快数倍；具有非常成熟的并行优化器等。

2.Presto

Presto 是一个分布式的查询引擎，本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。Presto 是一个 OLAP 的工具，擅长对海量数据进行复杂的分析。但是，对于 OLTP 场景，并不是 Presto 所擅长，所以不要把 Presto 当做数据库来使用。

Presto 需要从其他数据源获取数据来进行运算分析，它可以连接多种数据源，包括 Hive、RDBMS（Mysql、Oracle、Tidb 等）、Kafka、MongoDB、Redis 等。

3.ClickHouse

ClickHouse 是“战斗民族”俄罗斯搜索巨头 Yandex 公司开源的一个极具"战斗力"的实时数据分析数据库，是面向 OLAP 的分布式列式 DBMS，圈内人戏称为“喀秋莎数据库”。ClickHouse 有一个简称"CK"，与 Hadoop、Spark 这些巨无霸组件相比，ClickHouse 很轻量级，其特点包括：分布式、列式存储、异步复制、线性扩展、支持数据压缩和最终数据一致性，其数据量级在 PB 级别。

三 、测试环境

1.服务器硬件配置

大数据服务器：大数据网络增强型 d1ne

2.OLAP 引擎环境

• HAWQ 环境

• Presto 环境

• ClickHouse 环境

3.测试数据

数据存放路径：/data1~12/iplog，一个盘 20G，6 台服务器每台都是 240G，一共 1440GB；每台服务器 12 个盘装载 4 个分区（小时）数据，每个盘装载 4 个分区的 1/12 的数据，4 个文件，每个文件大小 5G，2500w 条记录，一条记录 200Byte。

4.测试 SQL

测试挑选 4 个实际典型 SQL，大致如下：

四、测试过程

1.HAWQ 存储格式与性能评测

经过对比测试后，考虑数据的压缩比、数据的插入速度，以及查询时间这三个维度综合评估，我们的场景推荐 HAWQ 采用列式存储+Gzip5 的压缩方式；如果大家对压缩没有非常高的要求，可以按照测试的详细数据采用其它的组合方式。

HAWQ 压缩测试注意事项：只有当 orientation=parquet 的时候才能使用 gzip 进行压缩，orientation=row 的时候才能使用 zlib 进行压缩，snappy 不支持设置压缩级别。

详细的评测数据及图片展现如下文所示。

• 行式存储与压缩：

HAWQ 的插入方式是将数据写入 CSV 文件后，Load 到 HAWQ 表中。本次评测的是数据 Load 的过程和最终压缩比。可以发现，zlib 压缩级别到 5 以后，压缩比的降低就不那么明显了。

测试明细：

结果图形展示：

• 行式存储查询性能：

测试明细：

结果图形展示：

• 列式存储与压缩：

测试明细：

结果图形展示：

• 列式存储查询性能：

测试明细：

结果图形展示：

2.Presto 存储格式与性能评测

经过对比测试后，考虑数据的压缩比、数据的插入速度，以及查询时间这三个维度综合评估，我们的场景推荐 Presto 采用 LZ4+ORC 方式。这个结果也与各公司采用的格式一致。

• 存储与压缩：

测试方式，通过 CSV 文件 Load 到 Hive 表，原始数据总量为 1440GB。

• 查询性能：

3.查询对比测试：HAWQ vs Presto vs ClickHouse

通过对比测试结果可以发现，在相同的数据量查询 SQL 情况下，ClickHouse 对比 HAWQ、Presto 有数量级的性能优势。由于我们的业务更多是单表的 Ad-Hoc 查询和分析，因此本次评测最终采用 ClickHouse 作为我们的 OLAP 引擎。

同时，测试过程中我们也发现一些有意思的现象，如：

(1) HAWQ 对查询都是全表扫描，如类似 Select * from where c1=xxx limit 10 查询，而 Presto 则对扫描的结果直接返回。

(2) HAWQ 查询会使用到系统缓存，而 Presto 对这方面并没有特别的优化。表现出的现象就是，在一定的并发度下，HAWQ 反而会体现出缓存的优势，而 Presto 性能则呈现线性下降趋势。

详细见测试过程的详细记录及图形化的直观展现。

• 并发 1 查询性能：

• 并发 10 查询性能：

• 并发 20 查询性能：

4.其它扩展测试

• Presto 单机多 Worker：

我们通过添加单机的 Worker 数量验证是否提高查询效率，提高单机的查询利用率。

单机增加 Presto Worker，部署多 Worker。测试结果：表现为 CPU 瓶颈，没有效果。如下图，可以发现每个 Worker 的吞吐也少了一半。

• Presto 扩容：

我们通过添加扩容机器并部署 Worker，验证查询性能影响。

加入新的机器，部署 Worker。测试结果：表现为性能基本线性增长，受限于数据节点的磁盘 IO 和网络。

• ClickHouse 横向扩展查询测试：

测试横向扩展对查询性能的影响，每个节点的数据量是相同的，使用相同的 SQL 分别测试单节点、五节点、十节点的查询性能。

根据测试结果可以看出，横向扩展后，节点数和数据量等比增加，查询时间几乎保持不变。所以对于 ClickHouse 我们可以基于单节点的数据量和性能，推断一定场景下整个集群的情况。

测试明细：

结果图形展示：

• ClickHouse PageCache 缓存查询测试:

测试 PageCache 对查询性能的影响，首先清除所有缓存分别查询四个 SQL，然后再重复执行一次，可以发现，PageCache 对第二次查询的性能提高是影响巨大的。

ClickHouse 充分利用了系统缓存（PageCache），对查询有数量级的性能提升作用。

测试明细：

结果图形展示：

五、各组件综合分析

通过上述测试结果和分析图表，结合我们查询各组件的开源介绍进行综合分析，如下：

HAWQ 采用基于成本的 SQL 查询优化器，生成执行计划；同时在标准化 SQL 兼容性这方面表现突出（基于 TPC-DS 进行 SQL 兼容性测试）。数据存储直接使用 HDFS，与其它 SQL on Hadoop 引擎不一样，HAWQ 采用自己的数据模型及存储方式。在本次对单表的查询测试中，性能并不理想，并且我们发现对于表查询类似 limit 1 语句。HAWQ 也会全表扫描，这个过程让我们感觉有点诧异。

Presto 的综合能力对比其他 SQLon Hadoop 引擎还是比较突出的。我们在测试过程中发现，单节点的扫描速度达 5000WRow/S。Presto 是完全基于内存的并行计算，对内存有一定的要求。只装载数据到内存一次，其他都是通过内存、网络 IO 来处理，所以在慢速网络下是不适合的，所以它对网络要求也是很高。Presto 只是查询引擎，不负责数据的底层持久化、装载策略。Presto 支持丰富的多数据源，可跨多个数据源查询。另外，在我们测试的版本上没有本地数据读取优化策略，开源社区里在新版本上是支持的。

ClickHouse 作为战斗民族的开源神器，是目前所有开源 MPP 计算框架中速度最快的。对比测试的结果表明，ClickHouse 在单表的查询中性能十分优异。对多表的关联分析场景，查询其他报告并不十分理想，本次测试并不涉及，不做评论。ClickHouse 性能很大程度上依赖于系统缓存。对完全非缓存，进行磁盘扫描的场景，性能也不是十分突出，二者也有数量级的性能差距。这也是我们在使用过程中的优化点。

最后，以上采用 MPP 架构的 OLAP 引擎，随着并发的提高，查询性能都出现了线性下降，Presto 在这个问题上的尤为明显。CK 由于单次查询速度快，所以一定程度上掩盖了这个问题。因此，大家在未来的业务中进行 OLAP 评估时，也需要将并发作为一个重要的考虑因素。