Vertica数据库虽然强大，但这些缺点你可能没注意到，值得了解一下

Vertica确实是一款非常强大的分析型数据库,尤其在海量数据的快速查询方面表现卓越，就像任何技术产品一样，它在某些特定场景下也存在一些不容忽视的缺点，这些缺点往往在项目深入使用后才会逐渐暴露，值得潜在用户在选型时仔细考量。

最常被用户提及的就是其高昂的总体拥有成本,Vertica的商业许可是基于数据压缩后的大小来计算的，这意味着即使你存储的是原始数据，也需要为压缩后的容量付费，这种定价模式在初期可能看起来有吸引力，但随着数据量的爆炸式增长，许可证费用会水涨船高，成为一笔巨大的持续支出，除了软件许可费，Vertica为了达到最佳性能，通常建议部署在拥有大量内存和高速SSD硬盘的服务器上，这进一步推高了硬件采购成本，有企业在社区分享中提到，当数据量从TB级增长到PB级时，Vertica的许可成本增长超出了最初的预算预期，迫使它们开始考虑其他成本更低的替代方案。

Vertica在处理高并发查询场景时的表现可能不尽如人意,它的强项在于为数不多的复杂分析查询提供极快的响应速度，其架构设计是“少而重”的查询负载，当同时有几十个甚至上百个用户提交查询请求时（这在BI工具普及的现代企业很常见），数据库的性能可能会出现瓶颈，查询响应时间显著延长，这是因为Vertica的架构更侧重于单个查询的深度优化和并行处理，而不是像一些传统的交易型数据库那样擅长在大量轻量级查询间快速切换，有用户反馈，当并发数超过某个阈值后，就需要通过复杂的资源池配置来隔离工作负载，管理复杂度大大增加。

第三,对运维团队的技术能力要求较高，与一些开箱即用、几乎无需调优的云数据仓库相比，Vertica需要专业的数据库管理员进行持续的维护和优化，它的一个核心概念是“投影”，即数据表的物理存储模型，设计最优的投影（包括排序顺序、编码方式、分段策略等）对查询性能至关重要，但这需要DBA对业务查询模式有深入的理解，并且随着业务变化可能需要重新设计，这个过程既复杂又耗时，节点扩容、备份恢复、监控告警等日常运维工作，也都需要具备特定技能的人员来完成，增加了人力资源成本。

第四,在实时数据写入方面存在一定的局限性，Vertica最适合的是批量数据加载，它能够高效地处理大批量的INSERT操作，但对于需要每秒处理成千上万条记录的事务性写入（即OLTP场景），它的表现并不理想，虽然Vertica提供了诸如“直接插入”等模式来支持实时流式摄入，但这通常会牺牲一部分加载速度，并且可能对正在进行的查询性能产生干扰，企业通常需要构建一个复杂的数据管道，先通过Kafka等消息队列承接实时数据，再批量导入Vertica，这增加了架构的复杂性。

其生态系统和社区活跃度与一些主流开源或云原生方案相比有差距,相比于Snowflake、BigQuery这样的全托管云数据仓库，Vertica在与其他云服务的无缝集成、易用性方面可能稍逊一筹，而相比于PostgreSQL或ClickHouse这类拥有庞大开源社区的产品，Vertica的社区规模相对较小，这意味着当你遇到一个棘手问题时，可能很难在论坛或社区中找到现成的解决方案或大量的讨论，更多地需要依赖官方技术支持，而这也可能产生额外的费用。

Vertica是一款为极致分析性能而生的利器,但“天下没有免费的午餐”，其卓越性能的背后是高昂的成本、较高的运维门槛以及对适用场景的严格要求，企业在选择Vertica之前，务必结合自身的业务需求（是低延迟复杂查询还是高并发简单查询）、数据规模增长预期、IT预算以及技术团队的能力进行综合评估，避免在项目后期陷入成本和管理的困境。

来源综合自：Gartner及Forrester等分析师报告中的用户评价部分、Vertica官方社区论坛的用户讨论、知乎/Stack Overflow等技术社区上的实际用户经验分享。