Выбор между StarRocks и ClickHouse часто ставят как или-или. Но зрелый ландшафт данных строят иначе: две базы не конкурируют, а дополняют друг друга. ClickHouse отлично держит холодные петабайты логов и событий, а StarRocks выступает вычислительным слоем для сложных ad-hoc запросов BI. Связать их позволяет федерация данных. В этой статье...
Аналитика реального времени начинается с того, что данные попадают в хранилище с минимальной задержкой после появления в источнике. Для StarRocks таким мостом из Apache Kafka служит Routine Load, встроенный механизм непрерывной загрузки потока прямо в таблицу. В этой статье соберем рабочий пайплайн: продюсер шлет JSON-события заказов в Kafka, а StarRocks...
Один и тот же SQL-запрос в StarRocks может выполниться за секунды или упасть по памяти. Разница не в железе, а в плане, который построил оптимизатор. За выбор плана отвечает Cost-Based Optimizer, а его точность целиком зависит от статистики данных. В этой статье разберем, как StarRocks собирает статистику, как читать...
Для популяризации нашего нового курса для дата-инженеров по Trino мы проводим очередной бесплатный митап для аналитиков, архитекторов, инженеров данных, разработчиков, DataOps- инженеров и тех, кто интересуется современными технологиями обработки данных. Поскольку Trino является движком для онлайн-обработки больших объемов данных с помощью распределенных SQL-запросов, ему нужна повышенная отказоустойчивость для стабильной работы...
Зачем в ClickHouse 25.4 добавлена отложенная материализация и как ленивые вычисления позволяют ускорить работу аналитической СУБД благодаря сокращению объемов читаемых данных и снижению количества операций дискового ввода-вывода. Еще раз о пользе ленивых вычислений Отложенные или ленивые вычисления (lazy evaluation), которые выполняются не сразу, а откладываются до момента, когда их результат...
Зачем нужен каталог метаданных и как он работает: построение платформы данных и управление метаданными по DAMA DMBOK. Unity Catalog и другие решения для учета источников данных и непрерывного обеспечения их актуальности. Управление метаданными по DMBOK Методологически создание и внедрение платформ данных основано на положениях DAMA DMBOK – своде знаний по...
Что общего у StarRocks с Trino, чем они отличаются, когда и что выбирать для практического использования: сравниваем движки для быстрой аналитики больших данных из Data Lake. Чем похожи StarRocks и Trino Вчера мы разбирали, что такое StarRocks, как устроена и где пригодится эта высокопроизводительная аналитическая база данных с открытым исходным...
Вместо Trino и ClickHouse: что такое StarRocks и как оно устроено, архитектура и принципы работы, сценарии использования и место в корпоративной архитектуре данных. Архитектура и принципы работы StarRocks Хотя ClickHouse сегодня считается одним из наиболее популярных колоночных хранилищ для аналитики больших объемов данных в реальном времени, это не единственный представитель...
Что такое Apache Wayang, чем он похож на Beam и в чем разница с Trino: архитектура и принципы работы еще одного распределенного фреймворка интеграции данных. Что такое Apache Wayang и чем это отличается от Trino Trino – это мощный, но далеко не единственный инструмент распределенного выполнения аналитических запросов, способный обрабатывать...
В поддержку нашего нового курса для дата-инженеров Школа Больших Данных проводит очередной бесплатный митап для аналитиков, архитекторов, инженеров данных, разработчиков, DataOps- инженеров и тех, кто интересуется современными технологиями обработки данных. Trino – это распределенный SQL-движок с массово-параллельной архитектурой и открытым исходным кодом. Он предназначен для работы с большими объемами данных в...
Как избежать потери данных при асинхронной вставке в Clickhouse при сбое сервера и зачем в версию 24.2 добавлен адаптивный тайм-аут очистки буфера: тонкости ETL с колоночной СУБД. Асинхронная вставка с возвратом подтверждения Недавно мы рассказали, чем хороши асинхронные вставки в ClickHouse и отметили, что при их использовании можно настроить параметр...
Можно ли сочетать OLAP и OLTP-нагрузки в едином хранилище и как это сделать: гибридная транзакционно-аналитическая обработка в базах данных, возможности и проблемы этой архитектуры. Что такое HTAP Исторически хранилища данных принято делить на OLAP и OLTP с учетом их оптимизации для аналитических и транзакционных нагрузок. OLTP-системы (Online Transaction Processing) оптимизированы...
Чем синхронная вставка в ClickHouse отличается от асинхронной и как это настроить: лучшие практики и риски загрузки данных в колоночное хранилище. Синхронная вставка данных в ClickHouse Хотя скорость вставки данных в ClickHouse зависит от множества факторов, ее можно ускорить за счет асинхронных вставок, если предварительное пакетирование на стороне клиента невозможно....
Как именно формат, сортировка, сжатие и интерфейс передачи данных в ClickHouse влияют на скорость операций загрузки: бенчмаркинговое сравнение от разработчиков колоночной СУБД. В каком формате данные быстрее всего вставляются в ClickHouse Продолжая недавний разговор про вставку данных в ClickHouse, сегодня рассмотрим, ключевые факторы, которые особенно сильно влияют на скорость загрузки...
Почему в одной организации возникает рассогласование данных, чем опасна такая рассинхронизация, как ее обнаружить и устранить: подходы и решения для повышения качества данных. Что такое data silos и как найти локальные «болота данных» Рассогласование в данных возникает при разной логике обработки одной и той же информации. Это мешает принимать объективные...
Как выполняется вставка данных в ClickHouse, от чего зависит ее скорость и каким образом ее повысить: последовательность операций загрузки и ее оптимизации. От чего зависит скорость вставки данных в ClickHouse Поскольку ClickHouse часто используется для построения хранилищ или витрин данных, скорость загрузки данных в эту базу очень важна. Хотя на...
Денормализация таблиц, оптимизация SQL-запросов, словари вместо измерений и AggregatingMergeTree-движок с инкрементными матпредставлениями для приема измененных данных из PostgreSQL в ClickHouse. Оптимизация SQL-запросов Хотя передача изменений из PostgreSQL в ClickHouse может сопровождаться дублированием или потерями данных, эти проблемы решаемы, о чем мы рассказывали здесь и здесь. Однако, репликация данных из реляционной...
Пишем собственный плагин Trino для работы с пользовательским типом данных: практический пример создания и регистрации своих классов и pom-файла. Пример реализации своего плагина Trino О том, что гибкость Trino обеспечивается благодаря его плагинной архитектуре, я недавно писала здесь. Сегодня рассмотрим пример создания своего плагина, который реализует возможность работы с пользовательским...
Почему Trino такой гибкий: плагинная архитектура SQL-движка, зависимости SPI-интерфейса и последовательность создания пользовательского плагина. Плагинная архитектура Trino и как она работает Благодаря настраиваемым коннекторам Trino может подключаться к любым источникам, от реляционных баз данных до NoSQL-хранилищ. При этом коннекторы – это частный случай плагина. С точки зрения проектирования ПО, Trino...
Почему ключи сортировки в ClickHouse могут стать причиной появления дублей или пропусков при CDC-передаче изменений из PostgreSQL и как этого избежать: особенности логической репликации из транзакционной базы данных в аналитическую. Влияние ключей сортировки на CDC-передачу изменений из PostgreSQL в ClickHouse Продолжая разбираться с дублированием данных при передачи изменений из PostgreSQL...