Sau thông báo về kiểu dữ liệu JSON mới của ClickHouse, cộng đồng công nghệ đã có những thảo luận sôi nổi về sự phát triển của các cơ sở dữ liệu phân tích. Trong khi tính năng mới này thu hút sự chú ý, cuộc thảo luận đã mở rộng thành một cuộc tranh luận rộng hơn về việc lựa chọn giải pháp cơ sở dữ liệu phù hợp cho các thách thức phân tích dữ liệu ở các quy mô khác nhau.
Phổ lựa chọn cơ sở dữ liệu
Quy mô nhỏ đến trung bình
Đối với tập dữ liệu dưới 300GB, cộng đồng đồng thuận rằng PostgreSQL vẫn là một lựa chọn khả thi. Tuy nhiên, theo ghi nhận của nhiều chuyên gia, PostgreSQL bắt đầu bộc lộ hạn chế khi xử lý:
- Các truy vấn phân tích theo yêu cầu
- Khối lượng ghi dữ liệu lớn
- Tổng hợp quy mô lớn và đếm các giá trị riêng biệt
- Tập dữ liệu tăng trưởng (100-200GB mỗi tháng)
Quy mô trung bình đến lớn
ClickHouse đã nổi lên như một ứng cử viên mạnh trong lĩnh vực này, với người dùng báo cáo nhiều ưu điểm:
- Vận hành không cần bảo trì
- Nén tự động hiệu quả
- Hiệu suất vượt trội cho khối lượng công việc OLAP
- Hiệu quả lưu trữ đáng kể (một người dùng báo cáo cải thiện gấp 20 lần so với PostgreSQL trong trường hợp sử dụng của họ)
Quy mô doanh nghiệp
Đối với các tổ chức xử lý dữ liệu từ terabyte đến petabyte, các giải pháp như Apache Pinot và BigQuery được xem xét. Apache Pinot cung cấp:
- Khả năng mở rộng theo chiều ngang tốt hơn
- Chỉ mục Star-tree cho phân tích đa chiều
- Cập nhật dữ liệu thời gian thực
- Hỗ trợ các tình huống đồng thời cao
Yếu tố DuckDB
Một điểm thảo luận đáng chú ý trong cộng đồng xoay quanh DuckDB như một giải pháp thay thế cho ClickHouse. Cộng đồng cho rằng:
- DuckDB xuất sắc trong các hoạt động đơn nút
- Hiệu suất trên mỗi lõi tốt hơn cho hầu hết các truy vấn
- Triển khai đơn giản hơn (một tệp thực thi duy nhất)
- Lý tưởng cho các tập dữ liệu nhỏ hơn và phân tích cục bộ
Kinh nghiệm triển khai thực tế
Trải nghiệm của PostHog với ClickHouse cung cấp một nghiên cứu điển hình thực tế. Trước khi có chức năng JSON mới, họ đã:
- Triển khai các cột vật chất hóa dựa trên mẫu truy vấn
- Định tuyến các truy vấn đến các cột này trong thời gian chạy
- Đạt được tối ưu hóa đáng kể về CPU và IO
Hạn chế và cân nhắc hiện tại
Người dùng đã báo cáo một số thách thức thực tế:
- Vấn đề hệ thống tệp với các khóa JSON bất thường tạo ra tên tệp rất dài
- Độ phức tạp tiềm ẩn trong quản lý cụm
- Đường cong học tập cho cấu hình tối ưu
Hướng phát triển
Cộng đồng đặc biệt hào hứng về các tính năng sắp tới trong ClickHouse, bao gồm:
- Hỗ trợ Parquet
- Tích hợp Iceberg
- Cải tiến thêm về xử lý JSON
Cuộc thảo luận cho thấy mặc dù Postgres là tất cả những gì bạn cần vẫn là một câu nói phổ biến, các tổ chức ngày càng cần xem xét các giải pháp chuyên biệt khi họ mở rộng quy mô. ClickHouse đã định vị mình như một ứng cử viên mạnh trong không gian giữa hệ thống RDBMS truyền thống và hệ thống phân tán quy mô doanh nghiệp.