Федерация данных StarRocks и ClickHouse

  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...

Асинхронные материализованные представления в StarRocks

Типичное хранилище со временем обрастает зоопарком витрин. Десятки скриптов на cron пересчитывают агрегаты, гоняют одни и те же джойны по кругу и жгут процессорное время. Часть этой работы можно убрать внутрь самой СУБД. В StarRocks для этого есть асинхронные материализованные представления, которые обновляются по расписанию и инкрементально, по одной партиции....

Потоковая загрузка из Kafka в StarRocks через Routine Load

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...

Настройка Cost-Based Optimizer в 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...

On line аналитика: как строить хранилище, которое пишет и считает одновременно. Примеры StarRocks vs. ClickHouse

Наша школа проводит открытый вебинар по теме: "On‑line аналитика: как строить хранилище, которое пишет и считает одновременно" . Узнайте, как объединить потоковую загрузку и быстрые аналитические запросы без компромиссов, какие технологии реально работают в production и как строится потоковая архитектура (CDC → Kafka → Flink → StarRocks → BI). Приглашаем...

StarRocks против ClickHouse: архитектура и выбор СУБД для аналитики нормализованных данных

  Инженеры данных часто спорят, какая колоночная СУБД быстрее. Спор бессмысленный без контекста нагрузки. ClickHouse и StarRocks решают разные задачи, хотя обе относятся к классу аналитических OLAP-движков. В этой статье мы разберем их архитектуру, покажем разницу в обработке соединений таблиц и соберем локальный стенд для честного нагрузочного теста на нормализованной...

Выбор колоночной OLAP-СУБД: ClickHouse или StarRocks

Что общего у ClickHouse и StarRocks, чем они отличаются, и что выбирать для аналитики больших данных в реальном времени: сравнение колоночных OLAP-СУБД с векторным движком. Чем похожи ClickHouse и StarRocks: 7 главных сходств Хотя ClickHouse сегодня считается одной из наиболее популярных СУБД для аналитики больших данных в реальном времени с...

StarRocks vs Trino: что и когда выбирать

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...

Не только Clickhouse: StarRocks для аналитики больших данных в реальном времени

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...