将 PostgreSQL（尤其是搭配扩展如 TimescaleDB）与 ClickHouse 用于**物联网时序数据（IoT Time-Series Data）**场景进行性能对比，是许多系统架构设计中的关键决策。下面是一个从多个维度进行的对比分析，包含了性能、写入能力、查询能力、压缩、索引、扩展性等方面：
✅ 基本对比总结表
🔄 1. 写入性能对比
说明：
ClickHouse 使用“分片+分布式表”策略+列式存储，非常适合大吞吐写入；
PostgreSQL+TimescaleDB 对小批量写入优化较好，但写入密集型时长时间下可能成为瓶颈。
📊 2. 查询性能
说明：
ClickHouse 天然适合处理 海量数据的聚合、统计、TOP N、分布式JOIN 等分析型查询；
PostgreSQL 查询能力更强大通用，适合需要复杂逻辑处理、JOIN 的场景。
🧊 3. 存储与压缩能力
ClickHouse：列式 + 编码压缩（如 LZ4） → 通常压缩比可达 1:10；
TimescaleDB：块级压缩（可配置），压缩率通常在 1:3~1:5；
案例数据压缩对比：
🧱 4. 架构和扩展性
🧪 5. 实际使用场景推荐
✅ 结论总结
如果你需要构建一个IoT 数据平台，通常的建议是：
实时写入 & 快速查询 & 通用功能 → PostgreSQL + TimescaleDB
大数据量分析 & 报表 & 高速写入 → ClickHouse
也可以组合方案：
用 PostgreSQL 存放最近一周/一个月的数据；
历史数据批量归档到 ClickHouse，用于统计和BI分析。