#greenplum — Public Fediverse posts

Почему база не видит ваш предагрегат

Инженеры данных построили агрегат — маленькую таблицу «продажи по магазинам по дням». Отчёт из неё собирается за доли секунды. А сводная в Excel всё равно ждёт двадцать секунд и читает миллиард строк. Разбираемся на живом ClickHouse, почему база не видит предагрегат, который для неё построили, какая форма запроса это лечит (одна и та же для ClickHouse, Snowflake и BigQuery) и почему в итоге вопрос не к базе, а к семантическому слою. Внутри — замер на миллиарде строк: 3 секунды против 37 миллисекунд, сравнение восьми баз и одно правило, которое стоит проверить в своём BI.

https://habr.com/ru/articles/1078266/

#clickhouse #starrocks #trino #greenplum #sql #семантический_слой #excel

Почему база не видит ваш предагрегат

Инженеры данных построили агрегат — маленькую таблицу «продажи по магазинам по дням». Отчёт из неё собирается за доли секунды. А сводная в Excel всё равно ждёт двадцать секунд и читает миллиард строк. Разбираемся на живом ClickHouse, почему база не видит предагрегат, который для неё построили, какая форма запроса это лечит (одна и та же для ClickHouse, Snowflake и BigQuery) и почему в итоге вопрос не к базе, а к семантическому слою. Внутри — замер на миллиарде строк: 3 секунды против 37 миллисекунд, сравнение восьми баз и одно правило, которое стоит проверить в своём BI.

https://habr.com/ru/articles/1078266/

#clickhouse #starrocks #trino #greenplum #sql #семантический_слой #excel

Почему база не видит ваш предагрегат

Инженеры данных построили агрегат — маленькую таблицу «продажи по магазинам по дням». Отчёт из неё собирается за доли секунды. А сводная в Excel всё равно ждёт двадцать секунд и читает миллиард строк. Разбираемся на живом ClickHouse, почему база не видит предагрегат, который для неё построили, какая форма запроса это лечит (одна и та же для ClickHouse, Snowflake и BigQuery) и почему в итоге вопрос не к базе, а к семантическому слою. Внутри — замер на миллиарде строк: 3 секунды против 37 миллисекунд, сравнение восьми баз и одно правило, которое стоит проверить в своём BI.

https://habr.com/ru/articles/1078266/

#clickhouse #starrocks #trino #greenplum #sql #семантический_слой #excel

Ускоряем федеративные запросы в StarRocks

Когда речь заходит про Lakehouse и федеративный доступ , многие вспоминают про Trino и… часто на этом все. Но федеративные запросы поддерживаются в том или ином виде довольно большим количеством СУБД, SQL-движков и систем для виртуализации данных. В этой статье постараемся немного расширить кругозор читателей, которым интересна данная тема: рассмотрим федеративные запросы на примере набирающего популярность и активно развивающегося StarRocks . Из статьи вы узнаете: что такое федеративные запросы, как обстоят дела с реализацией гетерогенного федеративного доступа в этой СУБД и какие изменения команда решения Data Ocean Nova реализовала для оптимизации в StarRocks и Impala с целью улучшения функционала доступа к внешним данным.

https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/1057930/

#starrocks #федеративные_системы #lakehouse #datalakehouse #dwh #mpp #jdbc #greenplum #trino

TPC-DS в 07.2026. Lakehouse: Spark, Trino, StarRocks, Impala и Doris. GreenPlum & Cloudberry vs StarRocks как MPP

Привет, Хабр! На связи команда Data Sapience. С последней публикации результатов тестирования MPP-движков прошло уже несколько месяцев. За этот период произошел ряд изменений в базовых версиях open source движков и фреймворков, а также наша команда разработки внесла ряд улучшений и доработок. Все это может повлиять расстановку сил в рейтинге. В сегодняшней публикации мы представим максимальное число претендентов, среди которых: Spark 3.5.*, Spark 3.5.* + DataFusion Comet, Spark 4.0.1, Spark 4.0.1 + DataFusion Comet, StarRocks (core based 3.5+, 4.0+), Impala (core based 4.5), Trino (459, 476, 479) и новичок нашего рейтинга — Apache Doris. Статья поможет вам ответить на вопросы: стоит ли переходить на Spark 4 в поисках производительности; Как нативные вычисления влияют на результаты Spark; Как улучшилась производительность Trino за последние полгода; нужно ли присмотреться к Apache Doris, если вы ищете альтернативу Impala и StarRocks, и как эти проекты связаны между собой; какие оптимизационные улучшения были добавлены нами в StarRocks и Impala за последнее время. И на десерт мы покажем вам сравнение Greenplum, Cloudberry и StarRocks в режиме Shared-Nothing MPP.

https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/1054316/

#starrocks #trino #spark #impala #greenplum #bigdata #dwh #lakehouse #olap

asapBI: архитектура ETL процессов – Trino, Spark, Airflow и прочий зоопарк

С вами снова Виталий Виноградов, я занимаюсь созданием asapBI - платформы для моделирования баз данных и ETL. Продолжу цикл по системе. Чего хочется от ETL процесса? Если процесс простой – например, проброс данных из одной таблицы в другую с промежуточным расчетом – то графический мэппинг полей. Таких простых пробросов в работе – 90%, не хочется лазить по SQL-коду. Если же процесс сложный – только тогда уже в бой идет ручной SQL, Python, Java, Scala, R. Если процесс длительный – тогда его лучше выполнять на внешних кластерах Trino, Spark, Impala – как говорится, хранилища отдельно, считалища – отдельно. Еще нужна только одна точка контроля загрузок – не дело, когда мониторинг загрузок раскидан по разным системам. В связи с последними (?) событиями было бы здорово иметь возможность заниматься разработкой в оффлайне – сидишь в палатке без 5G, разрабатываешь модели и тестируешь трансформации и цепочки без доступа к инету, а вечером результат сбрасываешь в систему разработки через wi-fi придорожного кафе. Причем должна быть возможность убрать asapBI и продолжать заниматься разработкой вручную (= медленно и печально) – этим мы предотвращаем вендор лок. Как бы нам это все замиксовать? На текущий момент существует много систем со своими интерфейсами и для моделей данных, ETL–процессов нужно в них создавать объекты. Объектов много, надо не забывать, где что лежит и как завязано. По идее, хорошо бы иметь единый интерфейс, где объекты, рассыпанные по разным системам, связаны между собой. Если убрать этот интерфейс, то модели данных и ETL процессы не рассыплются, все продолжит работу, но настраивать будет уже не так удобно. Единый интерфейс просто объединяет в себе удобную работу с разными инструментами. Именно этот принцип я и реализую в asapBI. «Миксуем… Сегодня мы с тобой миксуем…»

https://habr.com/ru/articles/1011510/

#asapBI #data_platform #trino #spark #postgresql #greenplum #sql #data_engineering #dwh #etlпроцессы

asapBI: импортозамещение SAP Calculation View

Любите ли вы SQL так же, как и я? Недавно, собирая огромный SQL-запрос, я понял, что надо что-то менять. Логическим блоком в SQL является подзапрос или CTE и вроде бы можно разбивать запрос по блокам и работать с ними отдельно, как строится по кирпичикам любое приложение. Однако когда весь текст запроса идет сплошняком на многие экраны, сложно и разрабатывать, и через длительное время понимать алгоритм запроса. А что, если не надо писать SQL? В SAP мы не писали запросы, мы создавали Calculation View, и работать с ними было на порядок быстрее и приятнее. Перефразируя диалог из Матрицы: - Когда я стану избранным, я смогу писать длинный SQL? - Тебе не надо будет писать SQL. Как?

https://habr.com/ru/articles/948888/

#sap_hana #postgresql #clickhouse #data_engineering #greenplum #trino #cedrusdata #sql #построители