Аналитика в реальном времени и стратегии хранилищ данных в эпоху больших данных

Сегодня компании стремятся получить конкурентные преимущества, анализируя огромные объемы цифровых следов пользователей. Традиционные реляционные базы данных (OLTP) страдают от падения производительности при выполнении аналитических запросов на миллионах строк. Колоночные базы данных (OLAP) необходимы для отчетности в реальном времени.

Основные различия между OLTP и OLAP

• OLTP (реляционные): такие системы, как PostgreSQL и MySQL. Оптимизированы для быстрой вставки и обновления строк (создание заказов, регистрация пользователей).
• OLAP (колоночные): такие системы, как ClickHouse и Snowflake. Читают только запрашиваемые столбцы, поэтому агрегационные запросы по миллионам строк выполняются за миллисекунды.
• Хранилище данных (Data Warehouse): центральные репозитории, в которых данные из разрозненных источников объединяются, структурируются и хранятся для аналитики.

В проекте с интеграцией ClickHouse мы создали панель для анализа кликов и поведения пользователей в реальном времени. Сложные запросы, которые занимали 40 секунд в PostgreSQL, выполнялись за 0,05 секунды в ClickHouse. Мы строим современные аналитические конвейеры.

Данные — это новая нефть, но они не имеют ценности, пока не будут обработаны и очищены.