ClickHouse vs Elasticsearch: Differences cles et quand utiliser chaque outil

Analyse approfondie des différences clés, cas d'usage et signaux de communauté.

Differences cles

Comparez ClickHouse et Elasticsearch selon les fonctionnalites, le prix, les integrations et les metriques de communaute. ClickHouse / Elasticsearch.

Fonctionnalité

ClickHouse

Database

Elasticsearch

Database

Comparez des outils développeur côte à côte avec des métriques réelles.
Column-oriented database for OLAP
Distributed RESTful search and analytics engine
GitHub Stars
⭐ 47 148
⭐ 76 617
Contributors
👥 2 844
👥 2 471
Pricing
✓ Gratuit
Enterprise: Contact sales
✓ Gratuit
Enterprise: Contact sales
Languages
C++
Java
Features
  • • Ai
  • • Analytics
  • • Big Data
  • • Clickhouse
  • • Cloud Native
  • • Elasticsearch
  • • Java
  • • Search Engine
Integrations
No integrations listed
  • • elasticsearch
Momentum Score
95/100 (stable)
79/100 (stable)
Community Health
77/100 (good)
95/100 (excellent)
Maturity Index
85/100 (mature)
93/100 (mature)
Innovation Score
83/100 (innovative)
65/100 (progressive)
Risk Score (higher is safer)
94/100 (minimal)
87/100 (minimal)
Developer Experience
95/100 (excellent)
54/100 (needs-improvement)
Links
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ClickHouse Strengths

  • ✓ Larger community (2 844 contributors)
  • ✓ More features (5 listed)

Elasticsearch Strengths

  • ✓ More popular (76 617 étoiles)

Quand utiliser ClickHouse vs Elasticsearch

Utilisez ClickHouse quand ses points forts correspondent mieux a votre stack et a votre equipe, et choisissez Elasticsearch si son ecosysteme, ses integrations ou son cout sont plus adaptes.

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Data source: GitHub API

Dernière mise à jour 5/1/2026