В современных условиях стремительного роста данных и необходимости быстрой аналитики эффективность обработки запросов становится ключевым фактором выбора платформы для хранения и обработки данных. Одной из наиболее ресурсоемких и сложных операций в SQL-запросах являются соединения таблиц — JOIN. В этой статье рассмотрим, как с задачей JOIN справляются три лидера в области аналитических баз данных: ClickHouse, Snowflake и Databricks. Основой для нашего анализа станет свежий бенчмарк, в котором сравнивались производительность и стоимость выполнения 17 запросов с интенсивным использованием соединений на объемах данных от сотен миллионов до нескольких миллиардов строк. ClickHouse – это аналитическая колоночная СУБД с открытым исходным кодом, разработанная для скорости и масштабируемости.
Несмотря на амбициозные заявления многих разработчиков, долгое время в среде пользователей существовало мнение, что ClickHouse слабо подходит для сложных JOIN-запросов. Однако за последние полгода в ClickHouse произошли значительные улучшения, в том числе в части планирования запросов, оптимизации памяти и стратегий выполнения, что позволило радикально повысить производительность соединений. Snowflake и Databricks уже давно позиционируются как мощные облачные платформы для аналитики. Snowflake, построенный на собственной архитектуре SQL Data Warehouse, славится гибкостью и простотой использования. Databricks, в свою очередь, предлагает интеграцию с Apache Spark, что обеспечивает масштабируемость и возможность обработки сложных многотабличных запросов с помощью распределённых вычислений.
Оба решения стали эталонами среди облачных дата-ворхаусов и привлекли внимание крупного бизнеса. Исходные данные для тестирования представляли собой синтетический набор, имитирующий заказы кофейной сети: таблица продаж (факт), таблицы продуктов и локаций (измерения). Объемы данных варьировались от 721 миллионов до 7.2 миллиардов строк, что даёт представление об управлении как большими, так и очень большими массивами данных. В тесте использовалось 17 SQL-запросов, почти все из которых требовали выполнения сложных JOIN-операций между одной и двумя измерительными таблицами.
За время бенчмарка ClickHouse показал поразительную скорость выполнения запросов при минимальной настройке. Отсутствие необходимости тонкой оптимизации запросов и регулируемых параметров конфигурации делает его привлекательным для организаций, стремящихся быстро развернуть мощную аналитическую систему с возможностью обработки джойнов. В частности, на 500-миллионном масштабе большинство запросов обработались менее чем за секунду. Это в 3-5 раз быстрее, чем у конкурентов, и при этом ClickHouse продемонстрировал более низкие затраты на вычислительные ресурсы. При увеличении объема данных к 1.
4 миллиарда строк преимущества ClickHouse остались ощутимыми. Система смогла выполнить агрегацию, сортировку и объединение 1.7 миллиарда строк за полсекунды, в то время как Snowflake и Databricks требовали от 5 до 13 секунд и стоили при этом значительно дороже. Такой уровень производительности позволяет ClickHouse эффективно обслуживать крупные организации с интенсивной аналитикой и большим количеством данных. Наибольший вызов экзаменаторам составил масштаб с 7.
2 миллиардами строк. Даже здесь ClickHouse остался самым быстрым и экономичным решением. Самые тяжелые запросы выполнялись за секунды, а не за минуты, как во многих других системах, демонстрируя превосходство в архитектуре и оптимизации обработки JOIN. Интересно, что для достижения таких результатов не потребовалось никакой специальной настройки — ни в плане схем таблиц, ни оптимизации SQL-запросов. Это делает ClickHouse крайне удобным для широкого круга пользователей, которым важно получить быстрый ответ от системы без затрат времени на долгую подготовку и донастройку.
Важной особенностью ClickHouse, использованной в бенчмарке, стала возможность параллельного выполнения запросов с помощью Parallel Replicas — когда один и тот же запрос распределяется между несколькими вычислительными узлами для уменьшения времени отклика. Такая архитектурная инновация играет ключевую роль для масштабируемости, особенно на уровне больших кластеров данных. В отличие от ClickHouse, Snowflake и Databricks основаны на принципах масштабируемых облачных архитектур с разделением хранения и вычислений, что даёт им конкурентное преимущество в гибкости и доступности ресурсов. Тем не менее, их подход к JOIN по умолчанию не может соперничать с высокой эффективностью, достигнутой благодаря специализированной колоночной базе ClickHouse с минимальными затратами ресурсов. Результаты тестов подтверждают, что по стоимости и времени выполнения ClickHouse остается лидером во всех трех рассмотренных масштабах.
Для компаний, которых интересует максимально быстрый доступ к аналитике с использованием JOIN, ClickHouse выступает как оптимальное решение с точки зрения соотношения цены и качества. А учитывая, что улучшения в системе продолжаются, ожидается дальнейший рост производительности, в том числе в более сложных сценариях, таких как многосторонние объединения по TPC-H. Важно отметить и доступность платформы: ClickHouse Cloud дает возможность быстро развернуть сервис и использовать стартовые кредиты для тестирования, что снижает порог входа в использование серьезных аналитических решений. Стоит также осветить практическое значение полученных результатов для бизнеса. Быстрые JOIN-запросы позволяют оперативно интегрировать разрозненные данные из разных источников, которые традиционно хранятся в отдельных таблицах.
Это открывает новые возможности для глубокой аналитики, прогнозирования и принятия решений в реальном времени. В условиях растущих объемов данных и усложнения бизнес-задач способность системы эффективно справляться с JOIN является одним из важных критериев выбора решения. В заключение можно сказать, что скептицизм по поводу ограничений ClickHouse относительно JOIN оправдан был лишь в прошлом. Текущие инновации и достигнутые результаты доказывают, что ClickHouse способен конкурировать с промышленными лидерами в области облачной аналитики, предлагая при этом большую скорость и экономию ресурсов. Это подтверждают реальные бенчмарки, которые можно воспроизвести самостоятельно, используя открытые данные и инструменты.
Для тех, кто заинтересован в глубоком исследовании работы с JOIN на больших данных, рекомендуется следить за дальнейшими публикациями команды ClickHouse, которые обещают продемонстрировать работу с более сложными сценариями, включая полный набор тестов TPC-H с многотабличными объединениями. В целом индустрия аналитических баз данных продолжает активно развиваться, а конкуренция между платформами стимулирует появление новых технологий и подходов. В этой динамичной среде ClickHouse уверенно заявляет о себе как о проекте, способном обеспечивать высокую производительность, гибкость и экономичность при работе с крупномасштабными и сложными задачами обработки данных.
