Рубрика «olap»
Считаем ресурсы под PostgreSQL
2026-02-12 в 9:17, admin, рубрики: connection pool, database per service, max_connections, olap, oltp, pgtune, postgresql, shared_buffers, sizing базы данных, расчёт ресурсовНе так давно на моей текущей работе впервые за весь мой немногочисленный 4-летний опыт бэкендера понадобилось для нового микросервиса рассчитывать ресурсы под PostgreSQL для данного сервиса. Раньше для меня данная тема было чем-то, чем занимаются DevOps/DBA и никогда прежде не задумывался и не исследовал информацию о том, как качественно рассчитать необходимые ресурсы, чтобы бизнесу не пришлось переплачивать за очень дорогие железки лишние деньги, чтобы потом оказалось, что от купленных мощностей в реальности используется 20-40% (опыт на нескольких работах показывает, что такое случается ну очень часто).
Q: Для кого эта статья?
Читать полностью »
LangGraph + Cursor CLI + MCP для автоматической генерации документации: кейс из BI-аналитики
2025-12-10 в 8:15, admin, рубрики: bi-аналитика, Cursor CLI, langgraph, MCP, olap, автоматизация документацииВведение (проблематика)
В типовом BI-проекте данные проходят некоторый путь от источника данных до аналитического отчёта:
Источник данных → ETL-процессы → DWH (витрины) → OLAP-cube → Меры
На выходе получаем множество мер — ключевых показателей бизнеса
вроде: "Выручка", "Средний чек", "Конверсия"; каждая из которых это результат
цепочки трансформаций данных через SQL-процедуры, представления
и DAX-формулы.
Когда в проекте более 200 мер, удержать все детали в голове сложно, и при вопросе пользователя: - "Откуда берётся значение в мере [Долг поставщика]?", разработчик вынужден:
ClickHouse vs StarRocks: сравнение выбора MPP‑баз данных для всех сценариев
2025-10-21 в 9:15, admin, рубрики: clickhouse, join, mpp, olap, ssbench, StarRocks, TPC-H, СУБДВсе датасеты, конфигурации и результаты тестирования в данной статье актуализированы по состоянию на 2022 год. Если вам интересно, вы можете воспроизвести тестирование, скачав актуальные наборы данных и следуя последним инструкциям соответствующих проектов/бенчмарков (например, ClickHouse, StarRocks, TPC‑H, SSB). Мы будем признательны за обратную связь: поделитесь, пожалуйста, вашими результатами и замечаниями.
Новый выбор среди колоночных СУБД
Что для OLTP хорошо, то для OLAP — смерть: ликбез и выбор серверов
2025-09-25 в 13:34, admin, рубрики: htap, olap, olap-кубы, oltp, oltp-системы, аналитика данных, базы данных, серверы, СУБД
Вот скажите мне, читатели, в чём сила? Разве в деньгах? Вот и финдиректор говорит, что в деньгах. А я вот думаю, что сила в данных: у кого данные, тот и сильней!
Как YDB изолирует OLTP и OLAP
2025-08-18 в 8:13, admin, рубрики: highload, htap, olap, oltp, sql, Workload Manager, ydbВнутреннее устройство YDB: акторы и таблетки
Когда мы начинали разрабатывать собственную СУБД, перед нами стояли чёткие задачи, продиктованные требованиями Яндекса. И тогда, и сейчас в компании параллельно запускаются десятки внутренних стартапов — и большинство из них быстро вырастает с тысяч пользователей до миллионов.
Как организовать анализ большого объема данных в реальном времени
2024-08-01 в 11:13, admin, рубрики: olap, oltp, tarantool, tarantool column store, архитектура, отказоустойчивость
С ростом сложности ИТ-систем и задач аналитики изменяются требования и к возможностям инструментов. Для многих сценариев приоритетными становятся решения, которые могут работать как с историческими данными, так и с теми, которые обновляются в реальном времени. То есть аналитикам все чаще нужен инструмент, работающий на стыке возможностей транзакционных и аналитических (OLAP и OLTP) систем.
Анализ больших данных в Excel: используем сводную таблицу для работы с BigQuery, Snowflake и ClickHouse
2022-11-27 в 10:30, admin, рубрики: big data, bigquery, clickhouse, data engineering, data mining, Excel, Google Cloud Platform, Microsoft SQL Server, olap, olap-кубы, Snowflake, sql, анализ данных, аналитика данных, данныеВсем привет! Меня зовут Сергей Коньков - я работаю архитектором в компании CloudReports. Сегодня я расскажу, как мы создали продукт, который помогает пользователям работать с данными и в какой-то мере соединяет два мира аналитики: Excel и облачные хранилища данных.
Задача
BigQuery и другие аналитические хранилища в сочетании с современными BI инструментами перевернули работу с данными за последние годы. Возможность обрабатывать терабайты информации за секунды, интерактивные дашборды в DataStudio и PowerBI, сделали работу очень комфортной.
Joker 2021: прошедшая Java-конференция и общая статистика
2021-10-30 в 18:33, admin, рубрики: jacoco, java, joker, jpa, jug.ru, kotlin, neo4j, olap, quarkus, scala, spring, конференции
Обзор рассказывает об увиденных и услышанных докладах, о полученных при этом впечатлениях и о произошедших изменениях в проведении конференции формата онлайн.
Читать полностью »