在大数据与云计算迅猛发展的背景下，企业对数据仓库和分析平台的性能与成本效益要求日益增长。作为行业领先的三大解决方案，ClickHouse、Databricks和Snowflake各自拥有独特优势和技术架构。继第一部分对三者基础性能的对比之后，本文聚焦于ClickHouse如何通过原生字典(dictionary)技术，进一步提升查询效率，实现卓越性能与成本的双重优化，超越竞争对手，打造未来数据分析的新标杆。 传统的关系型数据库和分析平台在执行星型和雪花模式的多表连接(join)时，经常面临性能瓶颈，尤其是当事实表数据量达到数十亿行时。ClickHouse默认的join性能表现已经优于业内众多竞品，但通过引入内存字典优化，ClickHouse能够将部分小型维度表加载到内存，以低延迟的键值查找替代传统的磁盘join操作，大幅提升查询响应速度。 在这一调优过程中，维度表被转换为内存字典，支持灵活多样的数据来源与格式，包括S3存储上的Iceberg表、ClickHouse原生的MergeTree表，甚至支持Parquet、Arrow和JSON格式。
以一个模拟全国连锁咖啡店的订单数据集为例，事实表包含订单销售数据，维度表涵盖产品信息和店铺位置。ClickHouse将“Locations”维度表转换为采用复杂哈希键布局的字典，支持字符串类型的location_id键的快速访问；而“Products”维度表则使用时间范围字典，兼顾产品生命周期的时间段查询。这种针对不同维度表特点设计的字典布局，使得键值访问不仅快速且精准。应用字典后的SQL查询由原本的多表连接，简化为调用dictGet函数完成维度数据的即时查找，从根本上减少了IO和计算开销。具体表现为订单事实表查询中，原先基于location_id和product_name关联维度表的join查询，变更为内存中一次或多次的直接字典访问，提升极为显著。 性能测试结果显示，在1.4亿条订单数据的规模下，ClickHouse字典优化带来显著加速效果。
以2节点配置为例，优化前查询总耗时约为251秒，字典优化后缩短至134秒左右，性能提升近1.9倍，且运行成本降低近47%。当计算资源增加至4节点和8节点，性能优势进一步扩展，分别实现2.5倍和3.5倍的加速，同时大幅削减计算成本。更引人注目的是复杂查询如Q10和Q16，通过字典优化，查询时间由接近90秒降至不足14秒，速度提升超过6倍。 ClickHouse优化不仅体现在性能数字上，也体现了部署的灵活性和低迁移门槛。无需重新加载数据或大幅更改表结构，仅需将维度表定义字典，并稍加修改SQL语法，即可享受性能飞跃。这对企业而言意味着快速上手、无缝对接现有数据湖（如Iceberg、Delta Lake等）和数据仓库，降低了换平台的成本和风险。
相较而言，Databricks专业聚焦于大数据处理与机器学习流水线，Snowflake强调跨云服务的易用性与弹性扩展，但在复杂的join密集型查询场景中，ClickHouse结合字典优化表现出更明显的速度和成本优势。尤其是在大规模实时分析和需要低延迟响应的业务场景中，ClickHouse的高效查询带来业务决策的敏捷性提升。 未来，ClickHouse正在不断扩展字典功能，支持更丰富的查询模式如正则表达式匹配、CIDR网络段查询甚至空间点位查询，为用户提供更加灵活强大的数据分析工具。此类创新驱动不仅为现有大数据架构提供优化方案，也为新型应用如机器学习、生成式AI和实时观测系统赋能。 对于准备切换或评估大数据分析解决方案的企业管理者和技术决策者而言，ClickHouse的字典技术展现出兼具性能、成本和运营便捷性的独特优势，是值得重点考虑的选择。无论是构建实时分析平台，还是优化数据仓库，字典优化都为数据查询注入新的活力，助力企业在数据驱动的竞争中抢占先机。
最后欢迎对ClickHouse感兴趣的用户体验其实时操作。ClickHouse Cloud提供跨云支持，无论是在AWS、GCP还是Azure均可轻松部署，并支持自带云账户（Bring Your Own Cloud）选项，满足企业多样化安全和合规需求。通过免费试用额度和灵活的按需付费模式，用户能快速验证字典优化带来的巨大性能提升。 总体来看，ClickHouse凭借其专注的架构设计和前瞻的内存字典技术，正在重新定义关系型数据仓库与分析的性能基准。随着数据规模和业务复杂度的不断攀升，选择高效且可扩展的技术平台，成为确保数据资产发挥最大价值的关键。字典优化无疑为ClickHouse赢得了客户信赖和业界认可，成为面对Databricks和Snowflake等竞争对手时的强大利器。
未来，伴随更多创新功能的落地，ClickHouse或将持续引领大数据分析领域的技术革新与生态繁荣。
