ClickHouse和Elasticsearch压测对比，谁才是yyds？

目录

• 1 需求分析

• 2 测试环境准备

• 3 采集工具准备

• 4 压测执行及结果分析

1 需求分析

1.1 分析压测对象

1）什么是 ClickHouse 和 Elasticsearch

ClickHouse 是一个真正的列式数据库管理系统（DBMS)。在 ClickHouse 中，数据始终是按列存储的，包括矢量（向量或列块）执行的过程。只要有可能，操作都是基于矢量进行分派的，而不是单个的值，这被称为 « 矢量化查询执行 »，它有利于降低实际的数据处理开销。

Elasticsearch 是一个开源的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，它的底层是开源库 Apache Lucene。它可以被这样准确地形容：

• 一个分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索

• 一个分布式实时分析搜索引擎

• 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据

2）为什么要对他们进行压测

众所周知，ClickHouse 在基本场景表现非常优秀，性能优于 ES，但是我们实际的业务查询中有很多是复杂的业务查询场景，甚至是大数量的查询，所以为了在双十一业务峰值来到前，确保大促活动峰值业务稳定性，针对 ClickHouse 和 Elasticsearch 在我们实际业务场景中是否拥有优秀的抗压能力，通过这次性能压测，探测系统中的性能瓶颈点，进行针对性优化，从而提升系统性能。

1.2 制定压测目标

为什么会选择这个（queryOBBacklogData）接口呢？

1）从复杂度来看，接口（queryOBBacklogData）查询了 5 次，代码如下：

/**
 * 切ck-queryOBBacklogData
 * @param queryBO
 * @return
 */
public OutboundBacklogRespBO queryOBBacklogDataCKNew(OutboundBacklogQueryBO queryBO) {
    log.info(" queryOBBacklogDataCK入参：{}", JSON.toJSONString(queryBO));
    // 公共条件-卡最近十天时间
    String commonStartTime = DateUtils.getTime(DateUtil.format(new Date(), DateUtil.FORMAT_DATE), DateUtils.ELEVEN_AM, 1, -10);
    String commonEndTime = DateUtils.getTime(DateUtil.format(new Date(), DateUtil.FORMAT_DATE), DateUtils.ELEVEN_AM, 1, 1);
    // 越库信息-待越库件数&待越库任务数
    WmsObCrossDockQueryBo wmsObCrossDockQueryBo = wmsObCrossDockQueryBoBuilder(queryBO,commonStartTime, commonEndTime);
    log.info("queryOBBacklogDataCK-wmsObCrossDockQueryBo: {}", JSON.toJSONString(wmsObCrossDockQueryBo));
    CompletableFuture preCrossDockInfoCF = CompletableFuture.supplyAsync(
            () -> wmsObCrossDockMapper.preCrossDockInfo(wmsObCrossDockQueryBo), executor);
    // 集合任务信息-待分配订单
    WmsObAssignOrderQueryBo wmsObAssignOrderQueryBo = wmsObAssignOrderQueryBoBuilder(queryBO, commonStartTime, commonEndTime);
    log.info("queryOBBacklogDataCK-wmsObAssignOrderQueryBo: {}", JSON.toJSONString(wmsObAssignOrderQueryBo));
    CompletableFuture preAssignOrderQty