ClickHouse和HBase是两种常用的大数据存储方案，它们都可以处理海量的结构化或半结构化数据，但它们也有各自的特点和适用场景。本文将从读写性能的角度，对比分析这两种方案的优缺点，并给出一些选择建议。
ClickHouse是一个面向列的分布式数据库，它主要用于实时分析大规模数据集。ClickHouse的优势在于它可以快速地执行复杂的聚合查询，支持多种压缩算法和索引类型，以及丰富的数据类型和函数。ClickHouse的缺点在于它不支持事务和更新操作，以及一些高级功能，如全文检索和地理空间查询。
HBase是一个面向行的分布式数据库，它主要用于存储大规模稀疏数据，并提供随机实时访问。HBase的优势在于它可以支持高并发的读写操作，以及原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）的事务。HBase的缺点在于它不适合执行复杂的分析查询，以及对数据模式和结构有较高的要求。
从读写性能的角度来看，ClickHouse和HBase有不同的表现。一般来说，ClickHouse在批量插入和聚合查询方面有较高的效率，而HBase在单行读写和范围扫描方面有较高的效率。具体来说，根据一些实验测试 ，我们可以得出以下结论：
1.ClickHouse在批量插入数据时，可以达到每秒数百万条记录的速度，而HBase在单行插入数据时，可以达到每秒数千条记录的速度。
2.ClickHouse在执行聚合查询时，可以在几秒内返回结果，而HBase在执行聚合查询时，可能需要几分钟甚至几小时才能返回结果。
3.HBase在执行单行读取时，可以在毫秒级别返回结果，而ClickHouse在执行单行读取时，可能需要几秒甚至几分钟才能返回结果。
4.HBase在执行范围扫描时，可以在秒级别返回结果，而ClickHouse在执行范围扫描时，可能需要几分钟甚至几小时才能返回结果。
因此，在选择ClickHouse和HBase作为大数据存储方案时，需要根据自己的业务需求和场景进行权衡。一般来说，如果你需要对大量数据进行实时分析，并且不太关心事务和更新操作，那么ClickHouse可能是一个更好的选择。如果你需要对稀疏数据进行随机实时访问，并且需要保证事务和更新操作的一致性，那么HBase可能是一个更好的选择。
当然，这两种方案并不是互斥的，你也可以根据不同的场景使用不同的方案。例如，你可以使用HBase作为原始数据的存储层，并使用ClickHouse作为分析数据的计算层。这样你既可以利用HBase提供的高并发读写能力和事务保证，又可以利用ClickHouse提供的快速聚合查询能力和压缩存储空间。
ClickHouse和HBase是两种不同的大数据存储方案，它们各有优缺点和适用场景。