ClickHouse官方的定义为：The real-time data warehouse for ML & GenAI, fraud & cybersecurity, gaming, analytics, observability, business intelligence, financial service

Unlock faster queries without skyrocketing costs

ClickHouse官方定位是一个实时数据仓库。查询快且成本低都是ClickHouse的突出特点。

1.ClickHouse vs BigQuery

参考官方文档https://clickhouse.com/comparison/bigquery

BigQuery是处理即席分析的分布式数据库，适用于更小的数据量，随着数据量的增加，成本和性能都会遇到明显的挑战。下表是两者的详细对比

以上对比项来看，ClickHouse完胜。

2.ClickHouse vs PostgreSQL

参考官方文档https://clickhouse.com/comparison/postgresql

在PostgreSQL中，我们常常会遇到性能瓶颈、扩容挑战、以及操作性越来越困难。

ClickHouse在PostgreSQL的场景中有更好的表现，主要在以下几点：

（1）查询速率提升1000倍

（2）磁盘存储降低50%

（3）降低5倍的成本

3.ClickHouse vs Redshift

参考官方文档https://clickhouse.com/comparison/redshift

在Redshift上，客户一直在与并发限制和查询延迟做斗争，ClickHouse提供了成本效益更佳的方案，主要表现在以下三点：

（1）成本上降低75%

（2）查询性能提升5倍

（3）并发度提升20倍

4.ClickHouse vs Rockset

参考官方文档https://clickhouse.com/comparison/rockset

ClickHouse和Rockset都用于支持实时分析工作负载和面向客户的应用程序。但ClickHouse在可扩展性、摄取吞吐量、查询性能、成本效益等方面都超过了Rockset。

ClickHouse是真正在规模上大放异彩的实时数据库。当低延迟真的很重要时，可以依靠出色的性能。

目前Rockset正处于deprecated状态，将被弃用，大部分企业可以选择迁移到ClickHouse上。

5.ClickHouse vs Snowflake

参考官方文档https://clickhouse.com/comparison/snowflake

主要是在实时分析场景中，ClickHouse和Snowflake有竞争。

ClickHouse专为大规模实时数据分析和探索而设计。Snowflake是一个云数据仓库，针对执行长时间运行的报告和即席数据分析进行了很好的优化。在实时分析方面，ClickHouse以小成本获得更快的查询性能。

ClickHouse在实时分析解决方案中优于Snowflake的点在于：

（1）提升2倍的查询效率

（2）提升38%的压缩效率

（3）成本降低3～5倍