В последние годы аналитические базы данных стали краеугольным камнем для компаний, стремящихся быстро и качественно обрабатывать большие объемы информации, полученной из различных источников. Выбор подходящей аналитической платформы — задача критически важная, ведь от производительности и надежности баз данных зависит скорость принятия бизнес-решений и конкурентоспособность организации. В этом контексте новый эталонный набор тестов производительности, разработанный с акцентом на реальные SQL-запросы, открывает новые возможности для объективной и воспроизводимой оценки современных аналитических систем. Главная идея данного тестового комплекса заключается в том, чтобы максимально приблизить нагрузку к реальным сценариям использования. Часто разработчики и специалисты по данным сталкиваются с ситуациями, когда классические тесты и синтетические нагрузки не отражают специфику их повседневных запросов.
Сфокусированность на реальных данных и запросах из реальной отраслевой среды, в частности на данных авиационных перевозок, позволяет оценить системы с точки зрения реальной практики. Тесты охватывают широкий спектр аналитических задач: от простых агрегирующих запросов до сложных многотабличных соединений и продвинутых аналитических функций. В основе теста лежит звездообразная схема данных — один из самых распространенных шаблонов в построении хранилищ данных и систем OLAP. Она включает в себя фактические таблицы с миллионами записей и несколько измерений, что создает реалистичную нагрузку для проверки масштабируемости и эффективности запросов. При разработке набора стояла цель протестировать открытые и контейнеризируемые решения, которые легко развернуть в on-premise-средах или в частных облаках с помощью Docker.
Такой подход особенно актуален для компаний с высокими требованиями к безопасности данных и необходимости контроля инфраструктуры, что нельзя гарантировать в облачных SaaS-решениях. Среди проверенных систем — широко известные ClickHouse, Apache Doris и StarRocks, а также MariaDB ColumnStore и TiDB с расширением TiFlash. Каждая тестовая система демонстрирует свои сильные и слабые стороны. Например, ClickHouse зарекомендовал себя как лидер по скорости выполнения запросов, обеспечивая 100% успешное выполнение и быструю загрузку данных. StarRocks показывает очень высокую стабильность и быстрый отклик, балансируя между производительностью и совместимостью с разными аналитическими шаблонами.
Apache Doris выгодно выделяется своей сбалансированной архитектурой и высоким качеством поддержки запросов, что делает его универсальным выбором для широкого спектра задач. Особое место занимает TiDB с комбинацией OLTP и OLAP возможностей благодаря TiFlash. Хотя TiDB уступает по скорости чисто аналитическим системам, он предоставляет уникальную возможность единых транзакционных и аналитических процессов без необходимости дополнительного ETL, что значительно упрощает архитектуру данных и снижает интеграционные трудозатраты. Однако цена за это — более медленная загрузка данных и длительное выполнение сложных запросов. MariaDB ColumnStore, как часть экосистемы MariaDB, отличается быстрой загрузкой данных и удобством интеграции для пользователей уже знакомых с MariaDB.
Но система сталкивается с некоторыми проблемами при выполнении сложных аналитических запросов с использованием продвинутых функций SQL, таких как оконные функции и обширные CTE, что может ограничивать её применение в наиболее требовательных проектах. Набор тестов предлагает не только детальную информацию о времени выполнения каждого запроса, но и учитывает характеристики загрузки данных, устойчивость к ошибкам и потребление ресурсов. Это дает комплексное представление о реальных возможностях систем и помогает принимать сбалансированные решения, исходя из требований конкретного бизнеса и инфраструктуры. Реализация тестов основывается на использовании Docker для создания воспроизводимой среды, что упрощает развертывание и тестирование на локальных машинах и серверных кластерах. В комплекте предусмотрены скрипты для автоматической загрузки набора данных из открытых источников, подготовки баз данных и запуска тестов, что минимизирует временные затраты на начальную настройку.
Также предусмотрены рекомендации по оптимальному аппаратному обеспечению для проведения сравнений и достижения репрезентативных результатов. Особенность данного эталонного набора — его открытость и возможность расширения. Пользователи могут добавлять собственные запросы, тестировать новые системы, а также участвовать в развитии проекта через сообщество. Такой подход способствует постоянному обновлению тестов, адаптации к новым требованиям и технологиям, а также формированию прозрачной и независимой базы знаний по выбору аналитических решений. Для бизнеса, рассматривающего внедрение или миграцию аналитических баз данных, результаты тестов помогают избежать дорогостоящих ошибок и делают процесс подбора технологий более научно обоснованным.
Знание производительности различных систем с реальными рабочими нагрузками значительно облегчает прогнозирование затрат, оптимизацию ресурсов и улучшение качества аналитики. На фоне быстро растущих объемов данных и усложнении аналитических требований проекты подобного рода являются актуальными и востребованными. Они позволяют технологиям не оставаться в замкнутом мире маркетинговых заявлений, а предоставляют конкретные цифры и факты, прозрачные для любой аудитории — от технологов до руководителей предприятий. Использование таких эталонных наборов способствует повышению уровня конкурентоспособности открытых решений и стимулирует развитие всей отрасли управления большими данными и бизнес-аналитики. Компании получают инструменты для объективного выбора, а разработчики — целевую обратную связь для улучшения своих продуктов.
Подводя итог, можно отметить, что новый эталонный тестовый набор с реальными SQL-запросами — это важный шаг вперед в области оценки аналитических баз данных. Он отвечает потребностям современной индустрии, обеспечивает удобство использования и позволяет принимать взвешенные решения, которые влияют на эффективность и перспективы развития бизнес-аналитики.
