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ClickHouse
データベース · 786.3K 月間訪問数

ClickHouseは、高性能なオープンソースの列指向OLAPデータベース管理システムです。大規模データのリアルタイム分析向けに設計されており、オブザーバビリティ、BI、ML/GenAIなどのための超高速クエリを実現しつつ、リソース効率とコスト効率を両立させています。

VS
Qdrant
ベクトル検索 · 300.2K 月間訪問数

Qdrantは、Rustで構築された高性能なオープンソースのベクトルデータベースおよび類似性検索エンジンです。何十億もの高次元ベクトルを効率的に管理・検索することで、次世代のAIアプリケーションを強化するように設計されています。豊富なフィルタリング、ペイロードストレージ、様々な量子化手法などの高度な機能により、開発者はセマンティック検索、推薦システム、検索拡張生成(RAG)のためのスケーラブルでコスト効率の高いソリューションを構築できます。

ClickHouse vs Qdrant:価格・機能・トラフィック比較

製品情報、分類、トラフィック、ユーザー反応に基づいて ClickHouse と Qdrant を比較します。

更新 2026/08/18

製品概要

ClickHouse 製品概要

ClickHouseは、高性能なオープンソースの列指向OLAPデータベース管理システムです。大規模データのリアルタイム分析向けに設計されており、オブザーバビリティ、BI、ML/GenAIなどのための超高速クエリを実現しつつ、リソース効率とコスト効率を両立させています。

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Qdrant 製品概要

Qdrantは、Rustで構築された高性能なオープンソースのベクトルデータベースおよび類似性検索エンジンです。何十億もの高次元ベクトルを効率的に管理・検索することで、次世代のAIアプリケーションを強化するように設計されています。豊富なフィルタリング、ペイロードストレージ、様々な量子化手法などの高度な機能により、開発者はセマンティック検索、推薦システム、検索拡張生成(RAG)のためのスケーラブルでコスト効率の高いソリューションを構築できます。

Preview

Detailed feature comparison

FeatureClickHouseQdrant
主要カテゴリーデータベースベクトル検索
追加日2025-08-012025-08-15
価格フリーミアムフリーミアム
公式サイトclickhouse.comqdrant.tech
製品タイプウェブサイトウェブサイト
Performance data
ユーザー評価未確認未確認
コメント00
月間訪問数786.3K300.2K
月間成長率2.8%-4.9%
お気に入り109140
Details詳細を見る詳細を見る

ClickHouse vs Qdrant monthly traffic

Compare ClickHouse and Qdrant by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.

How to interpret the traffic data

In the ClickHouse vs Qdrant monthly traffic comparison, ClickHouse currently shows 786.3K visits and Qdrant shows 300.2K; ClickHouse has about 2.6 times the visible traffic of Qdrant, an absolute difference of about 486K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.

ClickHouse monthly traffic:

Latest traffic

月間訪問数
786.3K
平均滞在時間
1:49
訪問あたりページ数
2.77
直帰率
49.31%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 838.4K 月間訪問数
  • 2026/1: 905.2K 月間訪問数
  • 2026/2: 730.9K 月間訪問数
  • 2026/3: 771.1K 月間訪問数
  • 2026/4: 764.9K 月間訪問数
  • 2026/5: 786.3K 月間訪問数

主要地域

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States29.07%228.6K
🇨🇳China21.93%172.4K
🇮🇳India20.75%163.2K
🇷🇺Russia20.01%157.3K
🇹🇷Turkey8.24%64.8K

流入元

Source typePercentageTraffic
ダイレクト76.16%598.8K
参照元22.42%176.3K
Eメール1.42%11.2K

検索キーワード

click houseclickhouseclickhouse careersclickhouse databaseclickhousedb

Qdrant monthly traffic:

Latest traffic

月間訪問数
300.2K
平均滞在時間
0:59
訪問あたりページ数
1.93
直帰率
50.32%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 321.1K 月間訪問数
  • 2026/1: 363.4K 月間訪問数
  • 2026/2: 330.7K 月間訪問数
  • 2026/3: 354.7K 月間訪問数
  • 2026/4: 315.9K 月間訪問数
  • 2026/5: 300.2K 月間訪問数

主要地域

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇮🇳India40.64%122K
🇺🇸United States22.09%66.3K
🇨🇳China18.45%55.4K
🇬🇧United Kingdom9.42%28.3K
🇩🇪Germany9.4%28.2K

流入元

Source typePercentageTraffic
ダイレクト77.33%232.2K
参照元20.35%61.1K
Eメール2.32%7K

検索キーワード

aiqdrantqdrant cloudqdrant vector databasequadrant
Traffic-based selection guidance: If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate ClickHouse first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.

Usage comparison

Compare the core capabilities of ClickHouse and Qdrant

ClickHouse Core features

データベース
可観測性

Qdrant Core features

データベース
ベクトル検索
機械学習

Use cases

ClickHouse Use cases

機械学習
オープンソース
ビッグデータ
ビジネスインテリジェンス
データ分析
データベース
データウェアハウス
可観測性
OLAP
リアルタイム分析
SQL

Qdrant Use cases

機械学習
オープンソース
AIインフラ
開発者ツール
検索拡張生成
レコメンデーションエンジン
Rust
セマンティック検索
類似性検索
ベクトルデータベース

ClickHouse vs Qdrant:In-depth comparison and selection guidance

First decide whether the products solve the same kind of need

This in-depth ClickHouse vs Qdrant comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. ClickHouse is primarily listed under “データベース”, while Qdrant is primarily listed under “ベクトル検索”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.

The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (ClickHouse: データベース; Qdrant: ベクトル検索); Monthly visits (ClickHouse: 786.3K; Qdrant: 300.2K); Monthly growth (ClickHouse: 2.8%; Qdrant: -4.9%); Favorites (ClickHouse: 109; Qdrant: 140); Website (ClickHouse: clickhouse.com; Qdrant: qdrant.tech). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.

What market visibility and monthly traffic mean

In the ClickHouse vs Qdrant monthly traffic comparison, ClickHouse currently shows 786.3K visits and Qdrant shows 300.2K; ClickHouse has about 2.6 times the visible traffic of Qdrant, an absolute difference of about 486K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.

If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate ClickHouse first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.

Product positioning, use cases, and roles

ClickHouse and Qdrant currently overlap in shared categories: データベース; shared tags: 機械学習、オープンソース. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.

ClickHouse's unique categories/tags are 可観測性、ビッグデータ、ビジネスインテリジェンス、データ分析、データベース、データウェアハウス、OLAP、リアルタイム分析; Qdrant's are ベクトル検索、機械学習、AIインフラ、開発者ツール、検索拡張生成、レコメンデーションエンジン、Rust、セマンティック検索. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.

What ratings, comments, and favorites can tell you

ClickHouse has no verified rating, 0 comments, 109 favorites, and 105 likes;Qdrant has no verified rating, 0 comments, 140 favorites, and 120 likes。

Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.

Selection guidance by actual need

When to evaluate ClickHouse first

Put ClickHouse on the priority trial list when the task aligns with “データベース” and especially 可観測性、ビッグデータ、ビジネスインテリジェンス、データ分析、データベース、データウェアハウス. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

ClickHouse also currently records: pricing is freemium, product type is website, 786.3K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

When to evaluate Qdrant first

Put Qdrant on the priority trial list when the task aligns with “ベクトル検索” and especially ベクトル検索、機械学習、AIインフラ、開発者ツール、検索拡張生成、レコメンデーションエンジン. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

Qdrant also currently records: pricing is freemium, product type is website, 300.2K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

How to validate the recommendation before deciding

The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in ClickHouse and Qdrant, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.

比較 FAQ

How should I choose between ClickHouse and Qdrant?
Compare positioning, pricing, taxonomy, and traffic maturity, then verify the latest details on each official website.
Where does this comparison data come from?
The factual baseline is derived from product, taxonomy, traffic, and community data. Reviewed editorial conclusions show their source and verification date.
What do unknown fields mean?
Unknown means there is not enough reliable evidence; the page does not fill gaps with assumptions.

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