Как повысить эффективность утилизации диска в Greenplum с расширением Diskquota

Сегодня познакомимся с возможностями и ограничениями open-source проект Diskquota, направленного на оптимизацию управления дисковым пространством базы данных Greenplum. Зачем ограничивать использование диска в Greenplum и как это сделать Эффективная утилизация аппаратных ресурсов, в т.ч. жесткого диска – один из факторов, позволяющих ускорить работу любой СУБД, в т.ч. Greenplum. Будучи популярным...

Анализ временных рядов в ClickHouse и Greenplum

Анализ временных рядов нужен не только в Data Science, но и в мониторинге системных событий. Чем столбец с отметками времени в ClickHouse отличается от гипертаблиц в PostgreSQL и Greenplum c расширением TimescaleDB, и что выбирать для аналитики больших данных. ClickHouse для анализа временных рядов ClickHouse является колоночной СУБД для аналитической...

Еще одна архитектура данных: Streamhouse с Apache Paimon

Что не так с архитектурой данных Lakehouse, зачем разработчики Apache Flink создали на основе табличного хранилища новую дата-платформу, чем хорош подход Streamhouse и как устроен Apache Paimon. Что такое архитектура данных Streamhouse Не успели дата-архитекторы освоиться с Lakehouse – архитектурой данных, которая объединяет преимущества хранилищ и озер данных, комбинируя масштабируемость...

Словари в ClickHouse

Что такое словарь в ClickHouse, какие бывают словари, как их создать и каким командами к ним обращаться. Пара примеров со словарями в самой популярной колоночной аналитической СУБД. Что такое словарь в ClickHouse Как колоночная база данных, ClickHouse предназначена для аналитической обработки огромных объемов данных в реальном времени. Аналитические сценарии предполагают...

Миграция данных в Greenplum: риски и возможности

Как выполнить миграцию данных: лучшие практики и рекомендации на примере Greenplum. Особенности и принципы работы утилит gpbackup, gprestore и gpcopy. Миграция данных из Greenplum на 7 с утилитами gpbackup и gprestore Независимо от причины миграции данных из прикладной системы или корпоративного хранилища данных на новую технологию, эта процедура всегда остается...

Проектирование хранилища данных с методологией Data Vault в архитектуре Lakehouse

Преимущества методологии Data Vault для проектирования архитектуры данных Lakehouse, а также лучшие практики ее использования с максимальной эффективностью для корпоративного хранилища. Принципы методологии Data Vault и их применение к проектированию DWH Существует множество различных методологий проектирования данных, которые можно использовать при разработке аналитической системы, например, модели звезды и снежинки, подходы...

Параллельное выполнение задач в DAG Apache AirFlow: практический пример

Сегодня на практическом примере посмотрим, как запускать в DAG Apache AirFlow параллельное исполнение нескольких задач, применим пару лучших практик реализации ETL-конвейера для работы с PostgreSQL, а также разберем неоднозначности программного добавления соединений с внешними системами. Постановка задачи Предположим, необходимо получить аналитику по продажам товаров интернет-магазина, выгрузив данные из PostgreSQL в...

SQL-запросы к Clickhouse в онлайн-песочнице: практический пример

Насколько быстро ClickHouse выполняет SQL-запросы: тестирование СУБД в открытой онлайн-песочнице. Примеры запросов и время их выполнения. Работа с онлайн-песочницей Clickhouse: выполнение SQL-запросов Будучи реляционной аналитической СУБД, ClickHouse позволяет обрабатывать гигабайты данных в реальном времени. Архитектурные особенности, благодаря которым реализуется такая скорость, мы недавно разбирали здесь. Чтобы оценить это на практике,...

Greenplum vs Clickhouse: сравнение аналитических СУБД для Big Data

Сходства и различия популярных реляционных аналитических СУБД с открытым исходным кодом: что общего у Greenplum с ClickHouse, чем они отличаются, что и когда выбирать. Greenplum и Clickhouse: обзор возможностей для аналитики больших данных Обе СУБД являются реляционными и относятся к классу OLAP-систем, т.е. ориентированы на аналитические варианты использования, т.е. чтение...

Отметки времени событий для безопасности архитектуры данных Lakehouse

Как отметки времени о событиях в архитектуре данных Lakehouse позволяют обеспечить безопасность Delta Lake: примеры извлечения и преобразования, а также лучшие практики. Почему отметки времени в логах системных событий так важны для архитектуры больших данных Архитектура Lakehouse построена на открытых стандартах и ​​API, которые позволяют сочетать ACID-транзакции и управление данными...

Поиск по сайту