BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по DWH » Как выбрать СУБД?

Как выбрать СУБД?

Выбор СУБД для больших данных — это стратегическое решение, которое влияет на то, насколько эффективно организация может хранить, обрабатывать и извлекать ценность из своих информационных активов. Он требует тщательной оценки текущих и будущих потребностей в данных, глубокого понимания ландшафта СУБД и тщательного учета технических и бизнес-факторов. Следуя структурированному подходу к оценке и выбору СУБД, организации могут гарантировать, что они инвестируют в решение, которое поддерживает их инициативы в области больших данных и обеспечивает конкурентное преимущество. Выбирая между PostgreSQL, Greenplum и ClickHouse, необходимо сформулировать требования к проекту и оценить, насколько функции каждой базы данных соответствуют этим требованиям. Вот сравнительный анализ, который поможет вам принять решение:

 

PostgreSQL

PostgreSQL - это объектно-реляционная система баз данных с открытым исходным кодом, известная своей надежностью, функциональной устойчивостью и соответствием стандартам SQL.

Лучше всего подходит для:

  • Использование общего назначения: Отлично подходит для широкого спектра приложений, от небольших приложений до крупных интернет-приложений с большим количеством одновременных пользователей.

 

  • Сложные операции: Обеспечивает широкую поддержку сложных запросов, внешних ключей, объединений, представлений и хранимых процедур.

 

  • Разнообразные типы данных: Поддерживает широкий спектр типов данных, включая JSON, XML и массивы, что делает его универсальным для различных потребностей в хранении данных.

 

PostgreSQL лучше всего подходит для хранения данных сервисов приложения.  PostgreSQL подходит для случаев, когда требуется быстро просматривать информацию и передавать ее дальше.

Хотя PostgreSQL может работать с большими массивами данных, его производительность может оказаться не такой эффективной, как у некоторых распределенных систем, когда речь идет об анализе Big Data. PostgreSQL лучше выбирать, когда нужно создавать отчеты из базы данных до 10 Тб.

 

Greenplum

Greenplum Database - это продвинутое, полнофункциональное хранилище данных с открытым исходным кодом. Две основных отличительных особенности продукта — горизонтальная масштабируемость и столбцовое хранение.

Лучше всего подходит для:

  • Аналитика больших данных: Предназначена для управления и анализа больших объемов данных. Особенно хорошо подходит для хранилищ данных и аналитических нагрузок, требующих параллельной обработки на нескольких узлах.

 

  • Масштабируемость: Архитектура массивной параллельной обработки (MPP) позволяет горизонтально масштабировать систему для работы с большими данными.

 

  • Интеграция с экосистемой PostgreSQL: Наследует возможности и совместимость PostgreSQL, получая преимущества от его надежности и гибкости.

 

Greenplum оптимизирован для аналитических запросов, а не для транзакционных рабочих нагрузок. Greenplum может работать с большим количеством данных и сложной логикой расчета. Он поддерживает частое добавление новых данных, но обновление записей в системе происходит не так хорошо, как в OLTP системах. Greenplum позволяет быстро собирать отчеты.

 

ClickHouse

ClickHouse - это ориентированная на столбцы СУБД с открытым исходным кодом, предназначенная в первую очередь для аналитической обработки данных в интерактивном режиме (OLAP).

Лучше всего подходит для:

  • Высокопроизводительная аналитика: Обеспечивает выполнение запросов в реальном времени к большим массивам данных, что делает ее идеальной для высокоскоростной аналитики данных.

 

  • Сжатие данных и эффективность хранения: Столбчатый формат хранения позволяет эффективно сжимать данные и сокращать объем операций ввода-вывода, повышая производительность запросов.

 

  • Масштабируемость и отказоустойчивость: Разработанная для горизонтального масштабирования, система ClickHouse может управлять петабайтами данных в кластерах благодаря встроенной репликации и отказоустойчивости.

 

ClickHouse специализируется на аналитике и может не подходить для транзакционных рабочих нагрузок (OLTP), где PostgreSQL или другие базы данных, ориентированные на строки, будут более эффективны.

Его диалект SQL, хотя и является мощным для аналитики, может не обладать некоторыми транзакционными возможностями и более широким соответствием SQL, которые есть в PostgreSQL. ClickHouse хорошо подходит для мониторинга и онлайн аналитики, позволяет быстро обновлять данные и пересобирать отчет.

 

Критерии выбора СУБД

Оцените типы рабочих нагрузок: Определите, что вам нужно в первую очередь: транзакционная обработка (OLTP), аналитическая обработка (OLAP) или их сочетание. GreenPlum подходит для обширной OLAP-аналитики больших данных, PostgreSQL — для баз данных небольшого размера с OLTP-кейсами.

 

Учитывайте объем данных и производительность: Нужно выбирать СУБД, которая будет учитывать объем данных и работать с ними максимально эффективно.

 

Оцените совместимость с экосистемой и инструментарием: Убедитесь, что база данных хорошо интегрируется с существующими инструментами и рабочими процессами. Широкое распространение PostgreSQL обеспечивает широкую поддержку и возможности интеграции.

 

Проанализируйте затраты и ресурсы: Учитывайте общую стоимость владения, включая аппаратное обеспечение, обслуживание и эксплуатационные расходы. Функции масштабируемости в Greenplum и ClickHouse могут потребовать значительных инвестиций в инфраструктуру по сравнению с PostgreSQL.

 

У каждой системы баз данных есть свои сильные стороны, и правильный выбор зависит от ваших конкретных потребностей в управлении данными и анализе. Проверка на реальных рабочих нагрузках также может стать необходимым шагом в принятии обоснованного решения.

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Архитектура Data Warehouse: подробное описание
Следующая статья →
Общие и частные вопросы управления данными предприятия
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • "Холодильник.ру" - крупнейший в России интернет-магазин бытовой техники и электроники. Компания была основана в 2003 году и за почти 20 лет работы завоевала лидирующие позиции на рынке онлайн ритейла. По данным исследовательского агентства Data Insight, "Холодильник.ру" входит в top-10 крупнейших интернет-магазинов России в категории "электроника и бытовая техника". Компания имеет развитую логистическую инфраструктуру и ежедневно осуществляет более 3500 доставок заказов по всей стране.

  • Торгово-производственному холдингу ТБМ, специализирующемуся на поставке комплектующих и фурнитуры для производства окон, дверей, стеклопакетов и мебели, был необходим аналитический инструмент для выявления узким мест и поиска зон роста бизнеса и, как результат, оптимизации процессов. Добиться этого можно было, только внедрив data-driven подход.

  • ПАО АНК «Башнефть» — российская вертикально-интегрированная нефтяная компания, с 2016 года входит в ПАО НК «Роснефть». Главный офис расположен в городе Уфе (Башкортостан). Добыча углеводородов – более 21 млн тонн нефти в год. Объем переработки – более 18 млн тонн нефти в год. Число сотрудников – более 33 тыс. человек.

  • ЭГИС - международная фармацевтическая компания, основанная в 1907 году в Венгрии. Компания имеет представительства более чем в 60 странах мира, в том числе в России. Компания ЭГИС является одним из ведущих производителей дженерических лекарственных средств в Центральной и Восточной Европе. Её деятельность охватывает все звенья производственно-сбытовой фармацевтической цепочки.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.