Мы работаем для Вас!

14.окт.2025

ClickHouse уже не один: StarRocks показывает, что lakehouse-аналитика может быть проще и быстрее»

С распространением сценариев real-time аналитики, lakehouse  & modern BI всё чаще сталкиваются две флагманские аналитические СУБД: ClickHouse и StarRocks. Одна из ключевых конкурирующих битв ведётся не на маркетинговом поле, а в производительности, гибкости архитектур и удобстве поддержки сложных аналитических схем.ClickHouse, будучи зрелым и широко используемым решением, зарекомендовал себя как очень быстрый колонковый движок, оптимизированный для агрегаций, фильтров и чтения узкого поднабора колонок из огромных объёмов данных. ClickHouse+2Instaclustr+2 Он эффективен в задачах логов, телеметрии, веб-аналитики и других OLAP-нагрузках, где схемы часто «расстилаются» — с минимальным числом джоинов и высокой степенью денормализации. Decube+2Wikipedia+2Однако подход ClickHouse — оптимизация работы с плоскими таблицами и минимизация связанных таблиц — становится ограничением, когда бизнес-сценарии требуют моделирования звёздной схемы (fact + dimension) и выполнения динамических запросов с join’ами. В таких случаях ClickHouse часто вынужден либо смягчать нагрузку через ETL денормализацию, либо сталкиваться с трудоёмкими запросами. CelerData+2StarRocks+2Вот где StarRocks начинает оспаривать лидерство. Он предлагает архитектуру, ориентированную на эффективные join и агрегации “на лету”, поддерживая материализованные представления (MV), которые автоматически обслуживаются и подменяются при выполнении запросов. DZone+3StarRocks+3StarRocks+3 В бенчмарках StarRocks часто показывает преимущество: в тестах на SSB (набор из 13 запросов) StarRocks в среднем быстрее ClickHouse почти вдвое. StarRocks Docs+2CelerData+2 Читать далее
Название: ClickHouse уже не один: StarRocks показывает, что lakehouse-аналитика может быть проще и быстрее»
Ссылка на источник:  https://habr.com/ru/articles/956334/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=956334