ClickHouse, Druid и Pinot — три открытых хранилища данных, которые позволяют выполнять аналитические запросы на больших объемах данных с интерактивными задержками. Эта статья — перевод подробного сравнения, выполненного Романом Левентовым.
Спойлер
| ClickHouse | Druid или Pinot |
|---|---|
| В организации есть эксперты по C++ | В организации есть эксперты по Java |
| Малый кластер | Большой кластер |
| Немного таблиц | Много таблиц |
| Один набор данных | Несколько несвязанных наборов данных |
| Таблицы и данные находятся в кластере перманентно | Таблицы и наборы данных периодически появляются в кластере и удаляются из него |
| Размер таблиц (и интенсивность запросов к ним) остается стабильным во времени | Таблицы значительно растут и сжимаются |
| Однородные запросы (их тип, размер, распределение по времени суток и т.д.) | Разнородные запросы |
| В данных есть измерение, по которому оно может быть сегментировано, и почти не выполняется запросов, которые затрагивают данные, расположенные в нескольких сегментах | Подобного измерения нет, и запросы часто затрагивают данные, расположенные во всем кластере |
| Облако не используется, кластер должен быть развернут на специфическую конфигурацию физических серверов | Кластер развернут в облаке |
| Нет существующих кластеров Hadoop или Spark | Кластеры Hadoop или Spark уже существуют и могут быть использованы |
А под катом — подробный рассказ о том, как Роман к этому пришёл.Читать полностью »