home.social

#materialized_views — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #materialized_views, aggregated by home.social.

  1. Оптимизация производительности запросов: мощный тандем StarRocks и Apache Iceberg

    Apache Iceberg — табличный формат для озёр данных с поддержкой ACID, Schema Evolution, Hidden Partition и версионирования, но при больших метаданных и работе через S3 страдает планирование запросов и латентность. В связке со StarRocks мы показываем, как распределённый Job Plan, Manifest Cache, CBO с гистограммами, Data Cache и материализованные представления выводят lakehouse‑аналитику на уровень DWH: снижают накладные расходы на метаданные, ускоряют планы и выполнение, а запись обратно в Iceberg сохраняет единый источник истины. Разбираем архитектуру Iceberg, типовые узкие места и практики оптимизации на StarRocks 3.2–3.3, включая кейс WeChat/Tencent.

    habr.com/ru/articles/963410/

    #apache_iceberg #starrocks #lakehouse #data_analysis #data_lake #parquet #manifest #materialized_views

  2. Наш опыт с Cassandra и ScyllaDB: какие есть ограничения у этих key-value-БД и почему стоит присмотреться к альтернативам

    Быть или не быть? Стоит ли использовать key-value-базы данных в большом продакшне? На связи Иван Храмов, CTO МТС ID, и Николай Диденко, техлид из команды инфраструктуры МТС Web Services. Мы используем Cassandra в МТС ID и за годы эксплуатации познали и сильные, и слабые стороны этого решения. Главная особенность и одновременно ограничение Cassandra и ScyllaDb — это то, что они строго key-value-хранилища. Именно с этим они справляются отлично — быстрое чтение и запись по ключу, георезервирование и масштабирование. На этом этапе все выглядит радужно. Но по мере роста проекта возникает необходимость более сложной работы с данными. Например, когда хочется получить информацию в разрезе дат или понять, на каких устройствах какие токены живут. И вот здесь начинают всплывать ограничения архитектуры и типовые грабли, на которые можно наступить (и мы регулярно это делали). В этом материале мы опишем, почему выбрали Cassandra и с какими проблемами столкнулись — надеемся, это поможет правильно определиться с выбором нужного инструмента для ваших систем.

    habr.com/ru/companies/ru_mts/a

    #cassandra #scylladb #kyevalue #базы_данных #nosql #devops #repair #Materialized_views #Secondary_Indexes