SSB — «мы стояли на „плоскости“»

Значимый прорыв формирует отрасль ИИ: airmonger только что SSB — «мы стояли на „плоскости“» 11 мин 0 Базы данных * PostgreSQL * Data Engineering * Научно-популярное Open source * Кейс Из песочницы «Мы стояли на плоскости» (БГ)«Кто на ком стоял? » (МБ)АннотацияПредлагаемый текст представляет опыт ознакомления автора с тестом SSB в свете обычных прикладных вопросов BI‑проекта умеренного размаха. Автор пытается бросить пытливый взгляд на спектр перспективных возможностей, обеспечиваемых доступностью и масштабируемостью теста SSB.

Ключевые словаSSB, Postgres, ClickHouse, Sizing, MDX, Flat, Star, BI, DWH, КХДВведениеВ описан тест Star Schema Benchmark (SSB), предназначенный для оценки производительности СУБД через моделирование ее работы в режиме платформы аналитического хранилища (КХД, DWH). Краеугольным камнем для КХД и вообще для BI‑решений является быстродействие. Скорость ответа аналитической системы должна приближаться к «скорости мысли», ибо «ложка хороша к обеду».

Технические детали

Есть разные стратегии в обхождении с этой проблематикой, например, не задавать вопросы, на которые не будет быстрого ответа, фокусируясь на узких ракурсах, или предвидеть вопросы, которые будут заданы, и формировать ответы заранее и так далее. Другой подход — организовывать модели данных так, чтобы они давали быстрый отклик или использовать новаторские архитектуры управления данным так, чтобы специально хлопотать об оптимальности модели было бы не так уж обязательно. Таково, как в последнем случае, преимущество аналитических баз данных (OLAP), в отличие от транзакционных (OLTP).

Разработчики аналитических СУБД публикуют результаты SSB для акцентирования преимуществ своих решений: эти результаты призваны наглядно показать, что архитектура БД настолько хороша, что «плоская» (flat) модель в ней ведет себя лучше, а как правило даже гораздо лучше, чем прославленная «звездная» (star), лежащая в основе технологий ROLAP. Тесты, очевидно, не охватывают всего разнообразия потребностей, но, во‑первых, служат красноречивым критерием, а во‑вторых, как синица в руке, являют собой нечто лучшее, чем ничего. Таковы, например, результаты SSB, представленные в или .

В обоих источниках даны скрипты для развертывания модели данных и программа‑генератор массива для этой модели с любым наперед заданным числом записей. Преимущества аналитических баз имеют и оборотную сторону, заставляющую «оплачивать» производительность за счет снижения удобства использования и переноса фокуса с содержательной стороны задачи на обеспечивающую.

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