ClickHouse 与 Airflow 替代 PostgreSQL 用于大数据

Airflow 搭配 ClickHouse：大数据分析与 ETL 新标杆

一家日流量 50 万的中型电商平台，每月产生 1500 万条事件数据。一年内，用户、订单、支付和日志表累计达 2 亿行。在这种海量数据下，PostgreSQL 的分析性能捉襟见肘，Airflow + ClickHouse 成为 ETL 管道的首选组合。

PostgreSQL 在 OLTP 事务场景大放异彩，但在海量数据集的 OLAP 分析上远逊于专为列式存储设计的数据库。招聘市场数据也佐证这一点：“Airflow ClickHouse”职位远多于“Airflow PostgreSQL”。

PostgreSQL 在分析场景的瓶颈

PostgreSQL 专为事务负载设计，但数据规模扩大后问题凸显：

• 扫描大表（>1 亿行）从秒级变分钟级。
• TB 级数据集聚合导致系统过载。
• 压缩率有限、无 MPP 架构，扩展性受限。
• 存储一年历史数据（>5 亿行）让查询速度龟速。

| 特性 | PostgreSQL | ClickHouse |

|------|------------|------------|

| 扫描 1 亿行 | 缓慢 | <1 秒 |

| 数据压缩 | 基础 | 高达 10 倍 |

| 并行处理 | 有限 | 完整 MPP |

| 分析 JOIN | 复杂 | 优化 |

一旦表行数超过 1 亿，PostgreSQL 在仪表盘和报表上的效率低下，只能依赖夜间聚合。

为什么 ClickHouse 主导数据工程

ClickHouse 的列式存储天生适合聚合和扫描。主要特性包括：

• 向量化执行：查询在 CPU 上以向量方式处理数据，实现超快分析。
• MergeTree 引擎家族：支持主键和分区合并的表引擎。
• 物化视图：预计算视图加速常见查询。
• ASYNC INSERT：非阻塞异步插入，完美适配事件流。

不同于行式存储的 PostgreSQL，ClickHouse 压缩比达 5–10 倍，可完整保留点击历史而无需清理。即使 5 亿行数据，一年的切片查询也能秒级完成。

行业思维正在转变：保留所有数据以备未来分析，而非急于清洗。Airflow DAG 无缝适配：数据源 → Kafka/其他 → 通过 JDBC 或 HTTP 导入 ClickHouse。

招聘市场确立行业标准

俄罗斯招聘平台显示 ClickHouse 在数据栈中占优：

• Airflow + PostgreSQL：职位较少。
• Airflow + ClickHouse：需求高出 50–100%。

团队根据 ROI 选择技术栈：即时仪表盘加速决策。ClickHouse 通过 ClickHouseOperator 或 PostgresToClickHouseOperator 轻松集成 Airflow，支持平滑迁移。

核心要点

• ClickHouse 在 OLAP 扫描和聚合速度上领先 PostgreSQL 10–100 倍。
• 完美适配事件数据：日志、指标、A/B 测试，无需预聚合。
• Airflow + ClickHouse 通过压缩和列式存储降低 TCO。
• 支持复制、分片集群扩展至 PB 级。
• 非 OLTP 场景：可与 PostgreSQL 混合部署。

— Editorial Team