在当今的数据处理领域，各种技术层出不穷。其中，ES（Elasticsearch）和 ClickHouse 都是备受关注的工具。然而，有人认为 ES 不具优势，从而选择了 ClickHouse。那么，这背后的原因究竟是什么呢？

从性能方面来看，ClickHouse 在处理大规模数据时表现出色。它能够快速地进行数据查询和分析，尤其在面对海量数据时，其查询速度往往比 ES 更快。ES 在处理复杂查询和聚合操作时，可能会出现性能下降的情况，而 ClickHouse 凭借其独特的列式存储和高效的压缩算法，能够有效地应对这些挑战。

在数据存储方面，ClickHouse 具有更高的存储效率。由于采用了列式存储，它能够更好地压缩数据，节省存储空间。相比之下，ES 的存储方式可能在某些情况下导致存储空间的浪费。

ClickHouse 在成本方面也具有一定优势。其开源免费的特性，使得企业在使用时无需支付高昂的许可费用。而 ES 的一些高级功能可能需要额外的付费授权，增加了企业的成本支出。

另外，ClickHouse 对于数据一致性和准确性的保障更为出色。在一些对数据质量要求极高的场景中，这一点至关重要。而 ES 在某些情况下可能会出现数据不一致的问题。

然而，这并不意味着 ES 一无是处。ES 在全文搜索和实时索引方面仍有其独特的价值。但对于那些更侧重于快速处理大规模结构化数据、对成本和数据准确性有较高要求的场景，ClickHouse 无疑成为了更优的选择。

虽然 ES 在某些方面具有一定的优势，但在特定的需求和场景下，ClickHouse 凭借其卓越的性能、高效的存储、低成本以及出色的数据一致性，成为了众多用户的青睐之选。在选择数据处理工具时，应根据具体的业务需求和技术架构，权衡各种因素，做出最适合的决策。