[Перевод] ClickHouse vs StarRocks: сравнение выбора MPP‑баз данных для всех сценариев

Сравнение ClickHouse и StarRocks: архитектура и функциональность, типы join и модели данных (широкая таблица vs звезда), конкурентность, частые обновления (Primary Key, Merge‑on‑Read), администрирование и онлайн‑масштабирование. Приводим результаты бенчмарков SSB и TPC‑H, а также тесты загрузки (GitHub dataset). Все тестовые данные и конфигурации актуальны на 2022 год. Если вам интересно, воспроизведите эксперименты по актуальным инструкциям проектов и поделитесь результатами и замечаниями — это поможет уточнить выводы и обновить сравнение.

https://habr.com/ru/articles/958616/

#clickhouse #starrocks #olap #субд #tpch #ssbench #join #mpp

Аналитические запросы теста TPC-H в PostgreSQL

В статье рассматривается использование теста TPC-H с PostgreSQL и проблемы, связанные с запросами Q17-Q20 теста. Введение Вместе с PostgreSQL поставляется утилит pg_bench с "TPC-B like" тестом. Кроме этого теста были созданы тесты TPC-R для отчётов, TPC-D для OLAP, TPC-W для заказов в веб-магазине, которые не получили распространения. На основе TPC-D был создан более удачный тест TPC-H для хранилищ данных и аналитических запросов ("OLAP нагрузка"). В тесте используется 8 таблиц и 17 ограничений целостности. В TPC-H выделены номинации по размерам обрабатываемых данных от "до 100Гб" до 30-100Тб. Тест TPC-H предназначен для хранилищ данных, включает в себя 22 запроса, которые называют Q1 ... Q22. Запросы теста TPC-H не меняют данные в таблицах, а значит, для повторных тестирований не нужно пересоздавать или вакуумировать таблицы. В тестах TPC-B, TPC-C, TPC-E запросы довольно простые. В реальных приложениях запросы более сложные, чем в этих тестах. Поэтому для тестирования того, как СУБД выполняет запросы, которые могут встретиться в реальных приложениях, можно использовать все или отдельные запросы из теста TPC-H. Для быстрого аудита производительности различных СУБД используют вариант с 1Гб данных. В этом варианте запросы выполняются быстро, не нужно много памяти под экземпляр СУБД и много места на диске. Можно найти программы или скрипты для большинства СУБД, например, для PostgreSQL, Oracle Database, MySQL. После теста TPC-H появился тест TPC-DS с 99 запросами, но он менее популярен.

https://habr.com/ru/articles/901528/

#postgresql #постгрес #tpch

Почему СУБД такие медленные

Недавно на Хабре публиковался перевод статьи «Просто выберите Postgres» ( оригинал , англ. яз) с аргументами, что Postgres — оптимальная БД для десктопных и мобильных приложений. Аналогичное мнение высказывают в других популярных статьях вроде «До свидания MongoDB, здравствуй PostgreSQL» . Главным недостатком SQLite называют то, что данные хранятся в одном файле, а MongoDB (а также DynamoDB и Cassandra) — низкую производительность: «Всё это связано с тем, что подобные базы данных, по сути, представляют собой огромную распределённую хеш-таблицу. Единственные операции, работающие без необходимости сканирования всей базы данных — это поиск по секционному ключу и сканы, при которых используется ключ сортировки. …Если паттерны доступа существенно изменятся, то может потребоваться полная повторная обработка всех данных». Более производительные резидентные БД хранят данные в памяти (Redis, Valkey), но их использование ограничено объёмом ОЗУ. После такого заявления интересно посмотреть на независимые тесты производительности разных СУБД.

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/851330/

#MySQL #MongoDB #PostgreSQL #DynamoDB #Cassandra #PostgreSQL_17 #LeanStore #SSD #NVMe #SPDK #SATA #PCIe #SQLite #Redis #Valkey #резидентная_БД #IMDB #UmbraDB #CedarDB #TPCH #TPCDS #соединение_хештаблиц #структуры_данных #DuckDB #OrioleDB #ruvds_статьи