好问题——MongoDB 也能处理这种高写入 + 定期删除的时间序列场景，尤其从 MongoDB 5.0 开始支持了专门的 Time Series Collections（时间序列集合），对你的需求其实挺对口的。
不过它有些优点和局限，需要具体分析下你场景适不适合 MongoDB👇
✅ MongoDB 的优势（用于时间序列 + 定时删除）
1. Time Series Collections（专门为你这种场景设计）
MongoDB 5.0 起提供 timeSeries 集合，优化了时间戳字段的数据存储、压缩和查询速度。
db.createCollection("stream_rate_log_ext", {timeseries: {timeField: "time",metaField: "meta", // 可选，放 device_id 等分类字段granularity: "seconds" // 可以是 seconds / minutes / hours},expireAfterSeconds: 7200 // 2小时自动删除，等价于 TTL
})
✅ 就这一个设置，你就实现了：高速写入 + 自动删除 2 小时前的数据
2. 支持高并发写入
- MongoDB 写性能不错，特别是文档结构简单、没有复杂事务时；
- 适合水平扩展（使用 Sharding 时写入可以分散到多个节点）；
- Oplog 和 WiredTiger 存储引擎支持高并发写入。
3. 自动 TTL（Time-To-Live）支持
- MongoDB 原生支持 TTL 索引；
- 在 time-series collection 中，
expireAfterSeconds自动对时间字段进行定期清理； - 不需要你手动写
DELETE脚本。
4. 适合灵活文档结构
如果你的数据结构不是固定字段（比如有时多一些附加字段），MongoDB 比 SQL 更宽容。
⚠️ MongoDB 的限制点（可能的瓶颈）
1. 单节点写入性能瓶颈
- 每秒 5~10 万写入没问题，但如果是每小时千万（≈每秒 3,000+），单节点压力会变大；
- 可以通过 Sharding + Bulk insert 缓解，但运维复杂度会上升。
2. 聚合性能不如 ClickHouse
- MongoDB 适合简单聚合（按小时、天统计），但如果要做大范围扫描、JOIN、窗口函数等复杂分析，性能会逊色。
3. 存储成本偏高
- MongoDB 写入压缩比和 ClickHouse 等专门分析型数据库相比低；
- 数据量大时磁盘成本较高，尤其没有很好归档压缩策略。
✅ 适合用 MongoDB 的场景：
| 适配程度 | 场景 |
|---|---|
| ✅✅✅✅ | 中高频写入（每秒几千到几万）+ 自动删除 + 简单查询 |
| ✅✅✅ | 日志、指标、事件记录，字段结构不固定 |
| ✅✅ | 高频复杂聚合分析或长周期 OLAP 场景（不太适合） |
🔚 总结：MongoDB 是否适合你？
| 特性 | 表现 |
|---|---|
| 写入能力 | ✅ 高（适中写入量即可） |
| 自动删除 | ✅✅✅✅ 超强（TTL） |
| 查询性能 | ✅（适合时间范围 + 聚合） |
| 压缩效率 | 一般（不如 ClickHouse） |
| 运维复杂度 | 中（Sharding + Index 要规划好） |
👉 如果你写入量不是疯狂极限（比如每秒几万~十几万以内）且主要是查询近几小时数据，MongoDB 是非常合适的，而且开发和运维门槛比 ClickHouse/Druid 更低。
你这个补充信息非常关键！——你不依赖 TTL 自动清理，而是“备份完成后主动删除”，这会直接影响 MongoDB 和 ClickHouse 的适配性比较。
下面我详细对比一下，从你现在的需求出发：
✅ 场景核心需求（更新后）
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 写入量 | 每小时千万级插入（约 3K/s 或更高） |
| 删除方式 | 主动批量删除 2 小时前数据（非 TTL） |
| 查询模式 | 最近时间段内的数据（假设分析/查询为主） |
| 存储管理 | 数据先备份后手动清理 |
| 数据更新 | 插入为主，不更新、少更新 |
🥊 MongoDB vs ClickHouse 对比（基于你新的需求）
| 特性 | MongoDB | ClickHouse |
|---|---|---|
| 写入性能 | ✅ 高（单机10w+/秒并发写入可通过优化实现） | ✅✅✅ 极高（默认优化为批量列式写） |
| 主动删除效率 | ❌ 差（delete 旧数据代价高，容易碎片） | ✅✅✅ 强（MergeTree + 分区设计，直接 DROP 快如闪电） |
| 存储压缩 | 一般 | 🔥 极强（比 MongoDB 节省 3～10 倍空间） |
| 查询性能 | ✅ 中高 | 🔥🔥 超高（特别是范围查询 / 聚合分析） |
| 支持复杂分析 | 一般（聚合支持，但不是强项） | ✅✅✅ 非常强（适合时序聚合、分析） |
| 易用性 | ✅ 高（灵活结构、开发快） | 中（写入/查询接口偏分析型，需习惯） |
| 更新/事务 | ✅ 好（支持事务/更新） | ❌ 差（不适合 UPDATE，偏写一次读多次） |
| 删除粒度 | 行级删除（慢） | 分区/批量删除（非常快） |
✅ MongoDB 的删除问题（关键点）
MongoDB 删除不是立即物理清理数据，而是标记删除，碎片回收靠后台 compaction。如果你每小时手动批量删几百万行：
- 会 阻塞 IO / 引发写入抖动
- 删除后空间不会立即释放，表膨胀问题明显
- 后期需要执行
compact或手动重建集合来回收空间
除非你真的很在意文档灵活性或用 MongoDB 已有集群，不然大规模定时删除场景它不是最佳选项。
✅ ClickHouse 的主动删除（非常适合你）
ClickHouse 设计了一整套机制用于“高效地清理大批数据”：
-
分区删除（推荐）：你可以按小时/day 分区建表，比如
PARTITION BY toYYYYMMDDhh(time)，然后直接：ALTER TABLE stream_rate_log_ext DROP PARTITION '2025040812';🚀 删除整个小时数据，一瞬间完成，释放空间无负担。
-
条件删除（谨慎）：
ALTER TABLE stream_rate_log_ext DELETE WHERE time < now() - INTERVAL 2 HOUR;虽然也能做条件删除，但仍推荐用 分区 + DROP PARTITION，性能和存储管理极佳。
🧠 总结：主动删除场景谁更适合？
| 结论 | 推荐数据库 |
|---|---|
| 如果你需要 超高写入性能 + 快速批量删除历史数据 + 数据压缩比高 + 偏分析场景 | ✅✅✅ ClickHouse（非常适合） |
| 如果你更看重灵活字段结构、事务、多种业务混合，删除不频繁或数据量没那么大 | ✅ MongoDB（适合轻量场景） |
🎯 推荐你选用：
✅ ClickHouse：你是“高频写入 + 定时备份后主动清理”的典型 use case，ClickHouse 的 MergeTree + 分区 DROP 完美适配，MongoDB 会在删除方面吃力。
是的，ClickHouse 在存储数据时默认就会进行列式压缩，这是它高性能和低存储占用的核心优势之一。
✅ ClickHouse 压缩机制简介
📦 数据压缩特点：
-
列式存储 + 列式压缩
- 每一列单独压缩，压缩效果比传统行式存储好很多；
- 同一列通常数据类型一致（例如很多重复值或相近数字），压缩率极高。
-
压缩算法（默认）
- 默认使用 LZ4：快速压缩/解压，适合在线高并发读写。
- 支持更高压缩率的算法如 ZSTD（zstd(1~22)），你可以手动配置：
SET compression = 'zstd';
-
分块 + 分区存储
- 数据写入以 block 为单位，块级压缩，存储和解压都非常高效；
- 压缩粒度大，进一步提高压缩比。
📊 ClickHouse 实测压缩率（vs ZIP）
下面是一些实际场景中的压缩效果：
| 数据类型 | 原始数据 | ClickHouse（默认 LZ4） | ZIP (大约) | ZSTD（可选） |
|---|---|---|---|---|
| 日志类数据（文本重复多） | 10 GB | 1.5~2.5 GB （压缩率约 75~85%） | 2~3 GB | <1.5 GB（更优） |
| 数值指标（比如监控数据） | 10 GB | 500 MB~2 GB | 3~5 GB | 更小 |
| 混合结构（JSON-like） | 10 GB | 3~5 GB | 5~6 GB | 略优于 ZIP |
✅ 总体上 ClickHouse 的压缩率可达 3~10 倍（即 70%~90% 节省空间），比 ZIP 整体还要更高，而且它是原生实时压缩存储，查询不需要提前解压，非常高效。
💬 举个例子：
假如你每小时写入 1 千万条记录，每条记录 300 字节：
- 原始数据体积 ≈ 3 GB/h
- 存入 ClickHouse 后：压缩后可能只有 300~600 MB/h
- 一天数据量：72 GB（原始） ➜ 约 7~15 GB（压缩后）
⚙️ 想进一步压缩？可选优化方式：
-
改用更强压缩算法（zstd）
SET compression = 'zstd'; -
使用更精简的数据类型（比如 UInt8/DateTime32 代替更长类型）
-
合并引擎参数（
index_granularity、merge_max_size）调优块大小，有利压缩
🧠 总结
| 项目 | ClickHouse |
|---|---|
| 是否压缩 | ✅ 默认开启，列级压缩 |
| 默认压缩算法 | LZ4（快速） |
| 最大压缩率 | 3~10 倍，远优于 ZIP，解压也更快 |
| 更高压缩选项 | 支持 ZSTD，自定义压缩级别 |
| 是否推荐 | ✅✅✅ 非常适合大数据存储场景 |
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