ClickHouse 速度已经很快了，但 esProc SPL 真的能更快一点，特别是复杂数据处理时感觉差别挺明显

ClickHouse 速度已经很快了，但 esProc SPL 真的能更快一点，特别是复杂数据处理时感觉差别挺明显”这个说法，在一些技术社区和用户实践中确实有所提及，在知乎等平台上有数据分析师和工程师分享过他们的对比体验，这些讨论并非要否定 ClickHouse 在大型即席查询、特别是简单聚合查询方面的卓越性能，而是指出在处理特定类型的复杂计算任务时，esProc SPL 展现出独特的优势，从而在某些场景下感觉更快。

这种“更快”的感觉，主要不是指单纯的硬件层面的读盘速度或内存拷贝速度，而是源于两者在计算模型和架构设计上的根本差异，这些差异在面对复杂逻辑时会被放大。

列存与行存的场景错位

ClickHouse 的核心优势在于其列式存储和向量化执行引擎，这对于需要扫描大量数据但只涉及少数几列的聚合查询（如 SUM、COUNT、AVG）是完美的，因为它可以只读取必要的列，极大减少了 I/O 吞吐，并利用 CPU 的 SIMD 指令进行批量计算，效率极高。

当业务逻辑变得复杂时,情况就变了，需要按某个键（Key）关联（JOIN）多个大表，然后进行多步骤的分组、排序、窗口函数计算，甚至需要用到前后行数据关联的迭代计算，这时，ClickHouse 的列存模式可能会遇到“短板”。

• JOIN 操作：ClickHouse 更适合“大表关联小表”的场景，其引擎对维表关联有优化，但如果需要关联两个都是海量数据的大表，并且关联条件复杂，ClickHouse 的负担会显著增加，因为需要将分散在不同列中的数据“拼凑”回一行行的记录来完成关联，这个过程可能产生大量的临时数据交换和计算开销。
• 多步骤复杂计算：一个复杂的分析可能由多个子步骤构成，在 ClickHouse 中，通常需要写一个非常冗长且嵌套很深的 SQL 语句来完成，且不说编写和调试的难度，这种“一步到位”的 SQL 对于查询优化器来说也是一个巨大的挑战，优化器可能无法完美地拆解和执行计划，导致实际执行路径并非最优。

反观 esProc SPL，它采用了更灵活的混合存储方式，它可以根据数据的特点和访问模式，智能地选择使用列存、行存甚至索引，对于需要整行访问的复杂计算，行存模式反而更有优势，更重要的是，SPL 鼓励一种分步计算的脚本式编程。

分步计算与一站式 SQL 的思维差异

这是感觉差别明显的核心点,SQL 是声明式的，你告诉数据库“你想要什么”，但不指定“具体怎么做”，而 SPL 是更过程式的，它允许你将一个复杂的计算任务清晰地分解为多个简单的、顺序执行的步骤。

举个例子,处理一个涉及数据清洗、多表关联、时间序列计算、最终汇总的复杂任务。

• 用 ClickHouse（SQL）实现，你可能需要写一个包含多层子查询、CTE（公共表表达式）、窗口函数的长达数百行的 SQL，这不仅难以阅读和维护，而且任何一个中间步骤的调整都可能牵一发而动全身，执行时，这个庞大的语句被整体优化和执行，你很难控制中间结果集的大小和流向。
• 用 esProc SPL 实现，你可以像写脚本一样：
  1. 步骤 A：从表1加载数据，过滤掉无效记录。
  2. 步骤 B：从表2加载数据，进行一些转换。
  3. 步骤 C：将 A 和 B 按照某个键关联起来。
  4. 步骤 D：对关联结果进行分组，计算一些中间指标。
  5. 步骤 E：基于 D 的结果，进行时间序列上的环比/同比计算。
  6. 步骤 F：对 E 的结果进行排序和输出。

每个步骤的结果都是一个明确的中间表,你可以随时查看和验证每一步的结果，这种“化整为零”的方式，带来了几个好处：

• 开发调试友好：哪个步骤出错了，一眼就能看出来，调试效率极高。
• 减少不必要的计算：SPL 引擎可以更精细地控制缓存和复用中间结果，避免在一个复杂查询中重复计算相同的子部分。
• 利用中间结果缩小计算规模：往往在前期步骤中通过过滤、聚合，已经将数据量大幅减小了，后续步骤只需要在较小的中间结果上进行，自然就快了，而单条复杂 SQL 的优化器有时难以做到如此智能的中间结果利用。

对复杂计算原生的支持能力

SPL 的设计从一开始就充分考虑了大量复杂计算场景，内置了丰富的库函数和计算能力，这些在标准 SQL 中可能要么没有，要么表达起来非常晦涩且低效。

• 有序计算：SPL 非常强调集合的有序性，提供了大量基于序号的运算，比如引用前后行、获取区间记录、在有序集合上进行迭代计算等，这对于时间序列分析、金融分析等场景至关重要，虽然 SQL 的窗口函数也能实现部分功能，但 SPL 的语法通常更简洁，对复杂序列处理的支持也更强大。
• 过程化处理能力：对于一些需要循环、分支判断的复杂业务逻辑，SQL 显得力不从心，往往需要借助存储过程或应用程序代码配合，这导致了数据在数据库和应用程序间的频繁传输，成为性能瓶颈，而 SPL 本身就是一个强大的计算脚本语言，可以直接在数据存储层完成完整的计算流程，避免了不必要的网络传输和上下文切换。

用户感觉到的“esProc SPL 更快一点”，尤其是在复杂数据处理时，并不是一个偶然现象，这背后的原因是：

当查询是简单的、面向聚合的、适合列存发挥优势的时候，ClickHouse 无疑是王者，其硬实力毋庸置疑，但当业务逻辑变得高度复杂，涉及多步骤、多表关联、有序计算和过程化控制时，esProc SPL 所采用的分步计算模型、灵活的存储方案以及对复杂计算的原生良好支持，使得它在整体处理效率和开发效率上更具优势，这种优势使得工程师在应对棘手的数据处理任务时，能更直接地控制计算过程，更早地过滤和缩减数据规模，从而在“端到端”的任务完成时间上，获得比单一复杂 SQL 语句更快的体验，可以说，这是两种不同设计哲学在面对不同问题域时产生的自然结果。