Race Condition убил SQLite в нашем проекте: как мы пришли к RediSearch

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Мне пришла задача на исследование — выбрать хранилище для промышленной телеметрии. Я раньше с таким вообще не работал. Ни с временными рядами, ни с реактивным программированием, ни с WebSocket.

Работал только с Postgres. Слышал про Redis, но не применял. На выбор — SQLite или Redis, надо исследовать что лучше.

Технические детали

Нашёл TimescaleDB и ещё кучу вариантов — у каждого свои плюсы. Основной плюс SQLite — там можно писать запросы, SQL знакомый, Spring интеграция есть. Скорость записи меня вообще удивила — и у Redis, и у SQLite.

Я не ожидал таких цифр. Долго не мог понять зачем вообще Redis, если там нет нормального поиска. Просто хэши ключ-значение.

Хочешь найти все датчики по типу объекта — не работает. Я такой: ладно, Redis минус, берём SQLite. Потестировал один поток — SQLite летит, 370 000 вставок в секунду.

Отраслевые последствия

Redis ещё быстрее — 650 000. Нашёл RediSearch с поиском по индексам — оч круто, но скорость падает до 150 000. SQLite снова выглядит выигрышнее.

И вот я запускаю 100 потоков на SQLite.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.