Сравнение ClickHouse, PostgreSQL и других СУБД для аналитики

Введение и общий контекст

При выборе базы данных для аналитических задач (OLAP) важно учитывать характер нагрузок, объём данных, требования BI-платформ и текущие реалии импортозамещения. В России, вследствие ухода вендоров вроде Microsoft, Oracle и SAP, всё больший приоритет отдаётся бесплатным open-source решениям. Это обусловлено не только экономией на лицензиях, но и рисками: с марта 2024 Microsoft и Amazon приостановили доступ к своим облачным сервисам и даже отзывают лицензии некоторых продуктов в РФ. Аналогично, Oracle запретил использование своих продуктов в России, а SAP прекратил поддержку (их клиенты вынуждены мигрировать данные с SAP HANA на альтернативы вроде Greenplum).

В таких условиях на первый план выходят открытые СУБД: PostgreSQL (включая российские дистрибутивы типа Postgres Pro), специализированные аналитические СУБД вроде ClickHouse, а также популярные открытые решения вроде MySQL/MariaDB. Пропprietарные СУБД (MS SQL Server, Oracle) упоминаем лишь ради сравнения – они исторически сильны, но их использование осложнено санкциями и отсутствием поддержки. Ниже рассмотрим, как эти базы данных сопоставляются по ключевым аспектам BI-аналитики: производительность OLAP, масштабируемость от SMB до Enterprise, интеграция с BI-системами (Power BI, Superset, DataLens), а также их достоинства и ограничения.

OLAP vs OLTP: колоннирование против строк и почему это важно

Прежде всего, различим аналитические базы данных от универсальных транзакционных. Традиционные СУБД (PostgreSQL, MySQL, MS SQL, Oracle) хранят данные построчно и оптимизированы для транзакционных операций (OLTP) – множество небольших вставок/обновлений, точечные выборки по индексу, сложные транзакции. Для аналитики же (OLAP) характерны запросы сканирующие большие таблицы, агрегирующие миллионы строк. Здесь выигрывают колонковые СУБД: такие как ClickHouse или колоночные индексы в MS SQL, MariaDB ColumnStore и т.п. – они хранят значения по столбцам, что резко ускоряет агрегаты и экономит I/O за счёт сжатия. Пользователю работа с SQL, конечно, выглядит похоже (таблицы, запросы), но «под капотом» эти системы устроены по-разному.

PostgreSQL относится к строковым СУБД, тогда как ClickHouse изначально спроектирован как колонковая аналитическая СУБД. Соответственно, ClickHouse демонстрирует взрывообразно высокую скорость запросов на больших объёмах данных, тогда как PostgreSQL более универсален, но на больших аналитических нагрузках уступает по производительности. Например, в тестах отмечается, что ClickHouse обрабатывает запросы до 100 раз быстрее PostgreSQL на тех же наборах данных, за счёт колонкового хранения и векторизированного исполнения. При интерактивной “slice-and-dice” аналитике или агрегировании гигантских таблиц ClickHouse бьёт рекорды по скорости и эффективности, тогда как PostgreSQL при аналогичных задачах может упираться в лимиты CPU/IO и требовать сложной оптимизации запросов и индексов.

С другой стороны, PostgreSQL предоставляет богатую функциональность SQL и надёжность транзакций, чего нет у узкоспециализированных аналитических движков. Он полностью ACID, поддерживает сложные JOIN’ы, подзапросы, оконные функции, Common Table Expressions и прочие возможности стандарта SQL, что важно для сложной бизнес-логики. PostgreSQL известен “гибкостью и универсальностью” – в нём можно реализовать практически любую модель данных и запрос. Кроме того, его оптимизатор запросов и индексы (включая B-Tree, GIN/GIST, BRIN и др.) хорошо справляются с нетяжёлыми аналитическими запросами на средних объёмах данных. Поэтому подход часто такой: если данные относительно невелики и нужны богатые возможности SQL – выбирают PostgreSQL, а если данных очень много и нужны молниеносные агрегации – внедряют колонковое хранилище (ClickHouse и аналоги) в архитектуру.

Рассмотрим подробнее каждое решение и альтернативы.

ClickHouse – сверхбыстрая аналитика на больших данных

ClickHouse – это открытая колонно-ориентированная СУБД, изначально разработанная в Яндексе для веб-аналитики (Yandex Metrica) и сейчас активно применяемая по всему миру для BI и real-time аналитики. Ее ключевые преимущества для аналитики:

• Беспрецедентная скорость запросов на больших объёмах данных – благодаря колонковому хранению, векторизированной обработке и сжатию. ClickHouse обрабатывает миллиарды строк за секунды. Практические кейсы показывают сокращение времени сложных запросов с минут до миллисекунд при миграции с PostgreSQL на ClickHouse. Например, в проекте OONI время аналитического запроса снизилось с 20 минут в Postgres до миллисекунд в ClickHouse при одновременном уменьшении объёма хранилища вдвое. Тесты Aiven также показали, что в среднем ClickHouse быстрее PostgreSQL в 5–10 раз на аналитических нагрузках, а в отдельных запросах – до 20 раз быстрее. Это естественно, поскольку ClickHouse «заточен» именно под агрегаты по большим таблицам. В реальных отзывах разработчики отмечают, что «ClickHouse – самый быстрый аналитический DB, который можно запустить на своей машине без головной боли: он быстрее и загрузку данных проводит, и отчёты строит, при минимуме ресурсов». Высокое сжатие данных (5:1 и более) позволяет хранить огромные объёмы экономично.

• Горизонтальная масштабируемость и распределённость – ClickHouse изначально спроектирован для кластеров: можно добавлять узлы для распределения нагрузки практически линейно. Он применяется компаниями для хранения сотен петабайт данных, показывая устойчивое масштабирование. В кластере ClickHouse достигает обработки сотен миллионов строк в секунду и хранит данные в сжатом виде, что ставит новый стандарт эффективности. Масштабируемость подтверждается внедрениями: ClickHouse успешно замещает связки наподобие шардированного Postgres или Hadoop у Cloudflare, Sentry и др., решая проблемы «упора» в масштаб, с которыми сталкивались эти компании.

• Высокая скорость загрузки и вставки данных – для аналитических сценариев, где идёт поток событий, ClickHouse способен поглощать данные очень быстро (append-only вставки оптимизированы). В упомянутом опыте специалистов: «ClickHouse – самый быстрый в вставке данных и выдаче результатов, используя минимум ресурсов». Он идеально подходит для real-time аналитики, мониторинга метрик, когда новые данные сразу доступны для запросов. При этом ClickHouse не блокируется на чтение во время вставки, поддерживая конкурентный доступ для аналитических запросов.

• Специализированные возможности для OLAP – разреженные индексы (skip indexes) для пропуска нерелевантных блоков при чтении, материальные представления для подготовленных агрегатов, встроенные функции для временных рядов, сегментирования пользователей, квантилей и др. – всё это ускоряет типичные задачи BI. Реализована потоковая обработка и низкие задержки: ClickHouse показал себя отлично для real-time dashboard, обеспечивая минимальную латентность даже на комплексных запросах по стриминговым данным.

Ограничения ClickHouse связаны с его специализацией. Он не предназначен для сложных транзакционных операций: отсутствует полноценная поддержка ACID-транзакций и внешних ключей. Обновления и удаления строк возможны (через алтерацию партиций, merge, TTL), но это дорого и не рассчитано на частые изменяющиеся транзакции. Как отмечается в обзорах, «ClickHouse оптимизирован под аналитику, и его поддержка транзакций ограничена по сравнению с PostgreSQL». Большое количество одновременных записей/изменений может снизить эффективность – ClickHouse лучше работает с моделью append-only (добавление неизменяемых событий). Также, язык SQL ClickHouse не полностью совместим с ANSI SQL: есть некоторые отличия и отсутствующие возможности. Например, ClickHouse долгое время не поддерживал FULL JOIN (сейчас реализовано), не имеет подзапросов в UPDATE и др. Однако для большинства аналитических запросов (SELECT с агрегатами, JOIN, WHERE) функциональности хватает, и SQL синтаксис довольно богат.

Отдельно стоит учесть, что экосистема ClickHouse ещё молодая по сравнению с PostgreSQL: меньше специалистов на рынке, меньше готовых утилит для резервного копирования, ORM и т.п. Тем не менее, сообщество растёт, а компания ClickHouse Inc. активно развивает продукт.

Вывод: ClickHouse – лучший выбор для больших объёмов данных и тяжёлых BI-запросов, где нужна максимальная скорость. Он отлично подходит для enterprise-аналитики в реальном времени (метрики, логи, telemetry, DWH) и масштабируется до петабайт. Многие компании используют связку: транзакционные данные хранят в PostgreSQL или другом OLTP, а для отчётов и дашбордов выгружают/реплицируют в ClickHouse. Такой подход рекомендован, например, в PostHog: они хранили события в Postgres, но при росте до миллионов строк столкнулись с падением производительности, “танцами с бубном” оптимизации – и решили переложить аналитику на ClickHouse. В результате «в ClickHouse всё отрабатывает моментально, тогда как в Postgres занимало вечность». PostHog оставил PostgreSQL только для аккаунтов и метаданных, а всю клиентскую аналитику перевёл на ClickHouse (который даже позволяет подключаться к внешнему Postgres при необходимости). Подобный сценарий характерен: PostgreSQL остаётся для транзакций, ClickHouse берёт на себя агрегаты и большие выборки, разгружая основную БД.

С точки зрения текущей ситуации в РФ, ClickHouse – open-source (Apache 2.0), свободно используемый без ограничений. Он изначально создан в Яндексе, потому отлично поддерживается в отечественной инфраструктуре (например, есть Managed ClickHouse в Yandex Cloud, интеграция с Yandex DataLens и пр.). Никаких санкционных рисков в его использовании нет.

PostgreSQL – надёжный универсал, в том числе для аналитики

PostgreSQL – одна из самых популярных СУБД общего назначения, open-source (лицензия Postgres). Её сильная сторона – универсальность и богатый функционал, что делает PostgreSQL своеобразным “швейцарским ножом” для различных задач, включая аналитические на небольшом и среднем масштабе.

Ключевые достоинства PostgreSQL в BI-контексте:

• Полноценный SQL и расширяемость. PostgreSQL реализует большую часть стандарта SQL:2011, поддерживает сложные запросы, джоины любых типов (INNER/LEFT/RIGHT/FULL), подзапросы, CTE, оконные функции, GROUPING SETS, ROLLUP, рекурсивные запросы и т.д. Для аналитических расчётов это критично – многие BI-запросы сложны, и Postgres справляется с ними “из коробки”, тогда как некоторым другим решениям (например MySQL) не хватает таких операторов как INTERSECT, EXCEPT или продвинутых WINDOW-функций. Более того, PostgreSQL легко расширяется через плагины и расширения: есть, к примеру, TimescaleDB для оптимизации временных рядов, PostGIS для геоаналитики, агрегаты для статистики, гиперкубы и т.д.. Таким образом, возможности анализа данных в Postgres практически не ограничены – любые вычисления можно реализовать либо встроенными средствами, либо подключив расширение.

• Хорошая производительность на умеренных объёмах данных. Несмотря на строковое хранение, PostgreSQL достаточно эффективно обрабатывает аналитику на десятках миллионов строк, если грамотно использовать индексы и оптимизатор. Он умеет делать Bitmap Index Scan, Parallel Sequential Scan (параллельное чтение таблицы несколькими потоками на многоядреных серверах), JIT-компиляцию выражений – всё это ускоряет большие выборки. По некоторым видам запросов Postgres может даже опережать MySQL: например, реализация оконных функций в PostgreSQL считается более производительной, чем в MySQL. Конечно, на масштаб в миллиарды строк одна машина PostgreSQL уже не рассчитана, но до определённого предела (сотни гигабайт данных) он способен обслуживать аналитические запросы с приемлемым временем ответа, особенно при наличии правильно спроектированных партиций и материализованных представлений (в версиях 12+ PostgreSQL получил улучшения в разделении таблиц по диапазонам, что важно для DW-сценариев).

• Баланс OLTP и OLAP. Одно из главных преимуществ PostgreSQL – способность смешивать нагрузки: одновременно удерживать быструю запись/обновление (благодаря MVCC, мульiversion concurrency control) и обслуживать чтение без блокировок. Он полностью ACID, обеспечивает целостность данных и сложные транзакции – т.е. можно использовать одну базу и для оперативных данных, и для их аналитической обработки. Например, в SMB-сегменте часто нет отдельного хранилища данных, и отчёты строятся прямо на основной базе – в таких случаях PostgreSQL отлично подходит, выдерживая одновременное выполнение множества селектов и апдейтов без деградации благодаря MVCC. Это подчеркивается экспертами: «PostgreSQL обеспечивает надёжность транзакций и консистентность данных, позволяя параллельно читать/писать без конфликтов – для приложений, где важнее целостность, он остаётся топ-вариантом». Также для анализа PostgreSQL предлагает расширения FDW (Foreign Data Wrapper) – можно подключать внешние источники (в т.ч. ClickHouse через clickhouse_fdw) и объединять в одном запросе.

• Масштабируемость (вертикальная и расширенная). Хотя PostgreSQL – не кластерная СУБД “из коробки”, есть технологии для масштабирования: репликация (в том числе логическая) позволяет распределить нагрузки чтения по репликам; шардинг достигается через Pgpool/Citus и др. На одной ноде PostgreSQL тоже масштабируется “вертикально” – чем мощнее сервер (CPU, RAM, NVMe-диски), тем больший объём он обработает. В российской практике для импортозамещения Oracle часто используют Postgres Pro Enterprise – это коммерчески поддерживаемая версия PostgreSQL от компании Postgres Professional, оптимизированная для больших нагрузок. Postgres Pro применяется в крупных предприятиях (РЖД, Росатом, Газпром нефть и др.) как альтернатива Oracle, показывая, что PostgreSQL может справляться и с enterprise-уровнем при должной поддержке. Кроме того, существуют форки на основе PostgreSQL для MPP (massively parallel processing) – например, Greenplum (open-source система для распределённого хранения и параллельной обработки огромных наборов данных). Greenplum используется в РФ (под названием Arenadata DB) для замены SAP HANA, Teradata и др.. Фактически это “Postgres внутри, масштабируемый на кластер” – т.е. сохранение экосистемы PostgreSQL при скачке на enterprise-объёмы.

Ограничения PostgreSQL в контексте аналитики связаны с его строчной архитектурой. При очень больших таблицах (сотни миллионов строк и выше) скорость запросов падает на порядки из-за необходимости читать много лишних данных с диска. Даже с индексовой оптимизацией, сложные агрегации могут идти слишком долго. В реальных кейсах отмечалось, что агрегации в Postgres на десятках миллионов строк занимали десятки секунд и просто не укладывались в SLA дашбордов. Команды пытались вводить предварительные расчёты, агрессивно тюнить конфигурацию, но всё равно упирались в предел – требовалось либо “добавлять железо”, либо менять архитектуру хранения данных. Как метко заметил один инженер: «Мы масштабировали Postgres на парк из нескольких серверов, но столкнулись с кучей проблем, которые просто увеличением ресурсов не решить… Нужно было радикальное решение для новых объёмов данных». Таким решением и стал переход на ClickHouse или аналогичный столбцовый DW.

Иными словами, для больших OLAP-нагрузок PostgreSQL приходится «докручивать»: либо вводить витрины (денормализованные агрегированные таблицы), либо использовать сторонние инструменты (как внешние колонковые хранилища). Но до определённого масштаба PostgreSQL работает вполне успешно. Репликациия + матпредставления + разумная схема может покрыть нужды малого и среднего бизнеса. Как шутят, «никто не был уволен за выбор PostgreSQL» – если нет чёткой причины пробовать что-то экзотическое, Postgres считается безопасным и предсказуемым выбором. Он прост в развертывании, широко поддерживается инструментами (ETL, BI, ORM), и команда найдёт много специалистов для его сопровождения.

В условиях санкций PostgreSQL – опора импортозамещения СУБД. Он внесён в реестр российского ПО (через дистрибутивы Postgres Pro, Ред БД и др.), на его основе строятся отечественные СУБД. По данным TAdviser, Postgres Pro – самая популярная СУБД для замены иностранных решений, и уровень импортозамещения СУБД в России достиг \~66% благодаря миграции на Postgres. Таким образом, PostgreSQL можно рекомендовать и для аналитических систем, особенно если требуется свободная лицензия, надежность и универсальность. Его можно использовать как ядро хранилища данных SMB-компании или как промежуточный слой для агрегированного хранения с последующей нагрузкой в специализированную систему (например, реплицировать из Postgres в ClickHouse для тяжёлых отчётов).

Вывод: PostgreSQL – золотая середина. Для умеренных объёмов данных (до десятков-сотен млн строк) и смешанных нагрузок он справится с аналитикой, предоставив максимум гибкости. Однако на больших данных и строгих требованиях по скорости Postgres начнёт проигрывать колонковым системам. В идеале, стоит использовать его вместе с ClickHouse: каждая система “делает то, что умеет лучше” – Postgres обеспечивает транзакционность и сложный SQL, ClickHouse – высокоскоростные агрегаты по большим данным.

MySQL / MariaDB – альтернативный open-source вариант

MySQL – ещё одна широко используемая открытая СУБД. Её популярность обусловлена простотой, высокой скоростью на простых операциях и повсеместной поддержкой. В контексте аналитики MySQL традиционно считалась менее предпочтительной, чем PostgreSQL, но на средних объёмах тоже может использоваться для BI.

Основная проблема – ограниченность SQL-возможностей и оптимизации по сравнению с PostgreSQL. Например, до версии 8.0 в MySQL не было оконных функций и CTE, отсутствуют операторы INTERSECT/EXCEPT. MySQL 8.0 восполнила многие пробелы (появились оконные функции, частичная поддержка CTE и JSON индексов), но оптимизатор MySQL всё ещё уступает PostgreSQL на сложных запросах. Эксперты отмечают, что PostgreSQL имеет более продвинутый планировщик запросов и лучше справляется с join’ами и сложными агрегатами, тогда как MySQL может быть быстрее только на примитивных случаях (например, простые селекты по первичному ключу). В целом, на сложных нагрузках PostgreSQL обычно оказывается быстрее (или требует меньше ручных оптимизаций), чем MySQL.

С точки зрения аналитических функций, MySQL поддерживает базовые агрегаты, GROUP BY, HAVING, но, например, не поддерживает полноценно роллап и группировки по нескольким наборам. Его реализация OLAP-функций скромнее: есть необходимый минимум оконных функций (ROW_NUMBER, RANK и пр.), но некоторые вещи (например, частичный индекс по JSON) появились только недавно. Однако если BI-задачи относительно простые – MySQL может их выполнить.

Особое внимание стоит уделить MariaDB – форку MySQL, который развивается сообществом (не под контролем Oracle). MariaDB MariaDB ColumnStore – это мощное дополнение, делающее MariaDB привлекательной для аналитики. ColumnStore – колонковый движок, интегрированный в MariaDB, который позволяет хранить таблицы столбцами и выполнять MPP-обработку (распараллеливая запросы по узлам и по потокам внутри узлов). Фактически MariaDB предлагает гибрид OLTP+OLAP: можно вести транзакции на движке InnoDB, а большие фактовые таблицы хранить на ColumnStore, при этом выполнять 跨 (кросс)–джоины между ними в единой СУБД. Производительность MariaDB ColumnStore впечатляет: заявлено хранение петабайт данных и обработка миллиардов строк за секунды на кластере. В тестах отмечается, что запросы с многомиллионными JOIN и агрегатами выполняются за секунды, тогда как на обычной MariaDB (InnoDB) занимали минуты или часы. То есть ColumnStore даёт сравнимый с ClickHouse выигрыш, но внутри привычной СУБД MariaDB.

Для российских условий MariaDB привлекательна тем, что не контролируется иностранной корпорацией (MySQL принадлежит Oracle, что теоретически может создать риски, хотя Community-версия свободно доступна). MariaDB полностью open-source (лицензия GPL), её используют в ряде отечественных проектов. Таким образом, связка MariaDB + ColumnStore может быть решением для компаний, желающих единообразия (одна СУБД) и при этом скоростной аналитики. Однако нужно учитывать, что MariaDB ColumnStore – относительно новая технология, требующая опыта в настройке.

Если говорить о чистом MySQL (без MariaDB ColumnStore), то его можно рекомендовать для небольших аналитических систем или где уже есть экспертиза по MySQL. Например, если основной продукт работает на MySQL, а требуемые BI-отчёты не слишком тяжёлые – логично использовать ту же базу для аналитики. MySQL хорошо масштабируется на чтение через реплики, есть инструменты шардирования (Vitess, ProxySQL), но самостоятельно он не достигает эффективности колонковых СУБД на больших объёмах. В reddit-дискуссиях отмечали: «PostgreSQL с должной настройкой может догнать или превзойти MySQL в типичных OLTP или аналитических задачах», поэтому чаще выбор склоняется к Postgres, если нужна максимум отдачи от open-source СУБД для аналитики. Тем не менее, MySQL остаётся опцией, особенно с учётом наличия Oracle MySQL HeatWave – облачного сервиса MySQL с встроенным колонковым ускорением. Правда, HeatWave в России недоступен из-за Oracle.

Вывод: MySQL/MariaDB – рабочий вариант для BI в условиях ограниченных ресурсов или при наследии существующих систем на MySQL. Но для серьёзных аналитических нагрузок они уступают PostgreSQL/ClickHouse. MariaDB с ColumnStore закрывает этот разрыв, предоставляя открытое колонковое хранилище внутри MariaDB, что может тягаться с ClickHouse по скорости. Таким образом, если по каким-то причинам PostgreSQL/ClickHouse не подходят, можно рассмотреть MariaDB ColumnStore как альтернативу enterprise-аналитике с открытым исходным кодом.

Microsoft SQL Server – мощный, но проприетарный выбор

Microsoft SQL Server (MS SQL) – промышленная реляционная СУБД, известная своей производительностью, удобством и глубокой интеграцией с экосистемой Microsoft. Для аналитики у MS SQL есть несколько сильных сторон:

• Columnstore Indexes: начиная с SQL Server 2012 внедрены колонковые индексы, которые кардинально улучшают скорость аналитических запросов на больших таблицах. При создании columnstore индекса данные таблицы физически хранятся по столбцам, сжимаются и обрабатываются поблочно. Это превращает MS SQL по сути в гибрид OLTP/OLAP платформу. В режиме columnstore запросы агрегирования и сканирования выполняются существенно быстрее (в разы) по сравнению с rowstore. Также MS SQL поддерживает batch-mode execution – пакетную векторизированную обработку для колонковых индексов, что даёт доп. прирост производительности. Таким образом, при правильном использовании (например, создание кластерного columnstore индекса на фактической таблице хранилища) SQL Server способен работать как колонковый DW для средних объёмов данных.

• Встроенные средства бизнес-аналитики: в MS SQL экосистему входят Analysis Services (SSAS) – движок OLAP-кубов, Integration Services (SSIS) для ETL, Reporting Services (SSRS) для отчётности. Это обеспечивает полный стек BI. Например, можно построить кубы или табличную модель в SSAS прямо поверх SQL Server и получать очень быстрые отчёты. Кроме того, Power BI родом из Microsoft и “из коробки” оптимизирован под MS SQL (поддержка DirectQuery, оптимизированные драйверы). То есть, historically SQL Server был естественным выбором для BI на платформе Microsoft.

• Высокая производительность и масштабирование (на Windows): Enterprise-редакция MS SQL умеет масштабироваться на многопроцессорные сервера, поддерживает партиционирование таблиц, параллельные планы выполнения, а начиная с версии 2016 – PolyBase (для запросов к внешним Hadoop/NoSQL). В связке с аппаратными решениями (PDW, Azure Synapse) Microsoft продвигает SQL Server как составляющую крупных аналитических систем. В он-премise возможно построение масштабного кластера AlwaysOn с репликами для распределения чтения. Однако горизонтальное масштабирование именно одной базы (шардинг) штатно не реализовано – для этого есть решения вроде Federation (устарело) или вручную разбивать данные.

Несмотря на эти плюсы, в текущем контексте использование MS SQL сильно затруднено:

• Лицензирование и санкции. SQL Server – платный продукт. После ухода Microsoft, продление лицензий для российских компаний невозможно (Microsoft прекратила продажи ещё в 2022, а с 2024 начала отзывать корпоративные лицензии и облачные сервисы). Даже если компания имеет старую лицензию, обновлений безопасности нет, поддержки нет. Новые проекты на MS SQL запускать рискованно: нет гарантий устойчивости в будущем, и юридически это вне “реестра ПО”. Особенно критично для госкомпаний – они обязаны переходить на отечественное ПО. Так, идёт массовая миграция с MSSQL на Postgres/Oracle Database на Postgres Pro в госсекторе.

• Ориентированность на Windows/Azure. Многие возможности MS SQL (например, тесная связка с Power BI, Azure Synapse) сейчас затруднены или недоступны. Azure сервисы отключены, Power BI cloud не работает для РФ. Хотя MS SQL можно использовать автономно, экосистемная ценность снижается. При этом развертывание MS SQL кластера требует Windows Server инфраструктуры, что тоже нежелательно (курс на импортонезависимость подразумевает переход на Linux, которое MS SQL хоть и поддерживает, но не так распространено).

• Альтернативы с открытым исходным кодом. Почти всё, что делает MS SQL для аналитики, можно достичь открытыми решениями: columnstore – в ClickHouse/MariaDB ColumnStore; кубы – в Apache Kylin или PostgreSQL JSON + matviews; ETL – Apache NiFi/Airflow; отчётность – Superset/DataLens. Поэтому платить и рисковать ради MS SQL смысла мало, если нет совсем уж незаменимых фич.

Тем не менее, преимущества MS SQL проявляются, если система уже развернута и работает. Многие организации в РФ продолжают использовать существующие инсталляции MS SQL: по опросам, около 2/3 компаний не смогли быстро отказаться от продуктов Microsoft и вынуждены эксплуатировать их дальше. Для них стоит задача параллельного развития open-source решений.

Сама по себе, SQL Server – очень мощная СУБД. С включённым columnstore она способна на близкую к колонковым БД производительность в аналитике. Внутренние тесты (Microsoft) показывали ускорение запросов в 10-100 раз на data warehouse нагрузках при переходе на columnstore индекс. Таким образом, если абстрагироваться от санкций, MS SQL можно считать конкурентом PostgreSQL/Oracle для смешанных нагрузок: он лучше масштабируется на запись, чем Oracle, и имеет встроенные инструменты для BI. Но в реалиях 2025 года в РФ MS SQL не рекомендуется для новых аналитических проектов, разве что у компании уже есть закрытая экосистема Microsoft.

Особо отметим вариант LocalDB – это урезанная версия MS SQL Express для локального использования (в основном разработчиками). SQL Server Express LocalDB запускается как легковесный процесс, не требуя администрирования сервиса. Однако LocalDB пригодна лишь для очень небольших объёмов данных и разработческих целей. Для серьёзной аналитики она не подходит из-за ограничений по размеру БД (до 10 ГБ) и производительности. По сути, LocalDB можно использовать, чтобы локально протестировать отчёты или модели Power BI, но в продакшене BI-систем она не фигурирует.

Вывод: MS SQL Server исторически силён в BI (особенно в сочетании с Power BI). Но в условиях ухода Microsoft его стоит заменять на open-source аналоги. Там, где уже используется MS SQL с columnstore, можно постепенно мигрировать на PostgreSQL + ClickHouse или на отечественные СУБД (например, Arenadata DB на основе Greenplum, которая заявлена как замена SQL Server/Oracle/Teradata). Если же санкционные риски отвлечь, MS SQL с колонновыми индексами действительно способен обеспечить высокую скорость аналитики на средних объёмах данных (сотни миллионов строк), при этом оставаясь транзакционной СУБД для оперативных данных. Но повторимся – без поддержки и обновлений его использование будет всё более проблематичным.

Oracle Database – флагман OLAP для Enterprise (но не в новых реалиях)

Oracle Database – одна из самых мощных коммерческих СУБД, широко применявшаяся в хранилищах данных и корпоративной аналитике. Её преимущества для BI хорошо известны:

• Продвинутые возможности параллельной обработки: Oracle с 90-х годов развивал параллельное выполнение запросов, битовые индексы, материализованные представления с query rewrite – всё это предназначалось для ускорения аналитических запросов. Oracle может автоматически параллелить один SQL-запрос на несколько потоков (в Enterprise Edition), что помогает на многопроцессорных серверах обрабатывать большие выборки быстрее.

• Partitioning: Oracle был пионером в поддержке диапазонного, хэш и спискового партиционирования таблиц. Для аналитических таблиц разбиение по датам или ключам существенно ускоряет запросы и упрощает управление данными (например, можно “отсечь” старые разделы). PostgreSQL лишь относительно недавно догнал Oracle в удобстве работы с партициями.

• Колонночное хранение In-Memory: начиная с Oracle 12c появился In-Memory Column Store – опция, позволяющая хранить горячие таблицы в памяти в колонковом формате. Это давало ускорение агрегатов в десятки раз, конкурируя с SAP HANA. Хотя это требовало дополнительной лицензии, для DWH в Oracle эта функция была прорывной.

• Настроенные под BI механизмы: Oracle поддерживает bitmap join indexes, кубические агрегаты, групповое сжатие, очень эффективные алгоритмы выполнения JOIN (вплоть до использования хэш-джойнов в PGA памяти). В совокупности Oracle DB являлась одной из лучших СУБД для OLAP – не случайно знаменитый TPC-H (бенчмарк хранилищ) долгие годы выигрывали именно на связке Oracle Database + Exadata.

Однако всё это относится к тем временам, когда Oracle активно работала в России. Сейчас Oracle покинула российский рынок: с 2022 она не поддерживает клиентов, лицензии аннулируются, обновлений нет. Использование Oracle Database стало не только дорого (всегда было), но и юридически рискованно. Крупные организации, включая госструктуры и банки, мигрируют с Oracle на PostgreSQL/Greenplum для снижения санкционных рисков. Например, Московская область еще в 2015 заявила о полном отказе от Oracle в пользу PostgreSQL, а в 2022-23 этот процесс только ускорился из-за санкций. Oracle пыталась даже препятствовать этому, распространяя в РФ “страшилки” про недостатки PostgreSQL, но тренд налицо: эпоха Oracle в аналитических системах России завершается.

Если же оценивать технически, Oracle DB по-прежнему эталон по многим аспектам. Для enterprise-хранилища на Oracle можно реализовать практически любую схему и нагрузку, получив максимальную производительность. Но ценой невероятных затрат: лицензии Oracle Enterprise + опции стоили сотни тысяч долларов ежегодно. В нынешних условиях это и невозможно, и нецелесообразно.

Существуют отечественные проекты миграции: например, госкорпорация “Ростех” перевела свои системы с Oracle на Postgres Pro для снижения зависимости от зарубежного ПО. Российские вендоры (Arenadata, Postgres Pro, Red Soft) предлагают методики и инструменты автоматизированного переноса схем Oracle в Postgres, замены PL/SQL кода на PG/ANSI SQL и т.д.. Практика показывает, что большинство аналитических задач Oracle можно сравнительно успешно перенести на связку PostgreSQL + Hadoop/Greenplum/ClickHouse, покрыв тем самым все функции. Например, если Oracle использовалась как хранилище + OLAP-кубы, то заменой может быть Postgres как хранилище детализации + ClickHouse для агрегатов + BI-инструмент вместо Oracle BI.

Вывод: Oracle Database сама по себе превосходна для BI (особенно на специализированном железе Exadata). Но её проприетарность и уход из РФ делают выбор Oracle непрактичным. Open-source решения уже достигли зрелости, достаточной чтобы заменить Oracle почти во всём. Лишь в очень редких случаях (экстремальные нагрузки, требующие мейнфрейм-уровня оптимизации) Oracle пока не имеет равных. Но такие проекты вряд ли смогут функционировать без поддержки вендора. Поэтому для новых проектов Oracle можно исключить из рассмотрения, за исключением сценария, когда нет альтернатив (что маловероятно).

NoSQL для аналитики: MongoDB и Redis в BI

Кроме классических реляционных СУБД, иногда для аналитических целей рассматривают нереляционные хранилища – например, MongoDB (документная база) или Redis (ин-memory key-value). Эти технологии предназначены для своих нишевых задач, но кратко оценим их применимость к BI-аналитике.

MongoDB (документная БД)

MongoDB – NoSQL база, хранящая данные в виде JSON-подобных документов. Её плюсы – гибкость схемы, высокая производительность на вставках и простых чтениях, естественная работа с иерархическими данными. Однако для классической аналитики BI MongoDB не особо подходит:

• Отсутствие SQL и сложных JOIN. В Mongo есть свой язык запросов (агрегационный pipeline), который умеет фильтровать и агрегировать документы, но выполнение JOIN между коллекциями ограничено. Нет такого богатого SQL, как в реляционных СУБД. Поэтому построение сложных отчётов, объединяющих разные наборы данных, на MongoDB затруднительно. Например, в обсуждениях отмечают, что NoSQL базы вроде Cassandra/Mongo принципиально не предназначены для ad-hoc аналитики с JOIN’ами и сложными фильтрами – «они никогда не задумывались для аналитики и плохо с ней справляются; почти любая другая база будет лучше для аналитики».

• Отсутствие колонкового хранения. MongoDB хранит каждый документ целиком, и при агрегировании большого поля по всем документам приходится читать много лишних данных. Для выборочных аналитических запросов (типа «посчитать среднее значение поля по миллионам документов») Mongo будет заметно медленнее специализированных СУБД. Она не делает такого сжатия, как ClickHouse, и не читает данные колоночно.

• Ограниченное масштабирование запросов. MongoDB хорошо масштабируется на множестве узлов для вставки и хранения (шардирование по ключу), но глобальный агрегирующий запрос всё равно должен собрать данные со всех шардов и просуммировать – узким местом может стать координирующий узел. Для очень больших аналитических расчётов приходится самим заботиться о том, чтобы разбивать их или денормализовывать данные под запросы.

Тем не менее, есть случаи, когда MongoDB может применяться в аналитике: если данные изначально хранятся в Mongo (например, лог веб-событий как JSON) и нужно быстро получить агрегаты, MongoDB предоставляет Pipeline, где можно делать \$group, \$match, \$project и т.д. Для несложных агрегатов это работает. Кроме того, с версии 4.2 MongoDB получила быстрые счётчики и т.д.. Но по отзывам инженеров, нарастая в объёме, подобное решение упирается в проблемы – и обычно появляется желание выгрузить данные в SQL-совместимый хранилище для более удобного анализа.

Отдельно упомянем, что многие BI-системы не умеют напрямую работать с MongoDB. Поскольку она не поддерживает SQL, BI-инструменты либо используют ODBC/JDBC драйверы-перекладчики, либо требуют предварительно выгрузить данные из Mongo в табличный вид. Это добавляет сложности при интеграции. В Yandex DataLens, например, нет прямого коннектора к Mongo (набор коннекторов ограничен SQL/ClickHouse/YDB).

Вывод: MongoDB – отличный выбор для оперативного хранилища JSON-данных, но для BI-аналитики она уступает SQL-базам. Её стоит применять разве что как источник данных, из которого ETL-процессом данные перегружаются в аналитическую SQL-таблицу. Попытки делать сложные дашборды непосредственно на Mongo обычно приводят к медленной работе или необходимости писать нестандартный код. Эксперты по данным отмечают: MongoDB хороша для аналитики… пока объёмы и сложность небольшие, а потом внезапно перестаёт справляться – т.е. наступает момент, когда MongoDB становится “бедным выбором для аналитической нагрузки”. Поэтому, учитывая наличие ClickHouse/Postgres, прямое использование MongoDB для BI – скорее исключение, чем правило.

Redis (in-memory хранилище)

Redis – это in-memory key-value база данных, чрезвычайно быстрая (вся работа в RAM). Redis применяется как кеш, брокер сообщений, хранилище сессий и т.п. В контексте аналитики Redis может звучать нетипично, но рассмотрим потенциальные применения:

• Кеширование результатов запросов. Типичный сценарий – тяжёлые аналитические запросы выполняются на основной СУБД (например, Postgres или ClickHouse), а их агрегированные результаты складываются в Redis для быстрого выдачи в реальном времени. Redis отлично подходит, чтобы хранить, например, готовые KPI по пользователям или предрассчитанные метрики, и отдавать их UI за миллисекунды. Это ускоряет дашборды при многократном повторном обращении к одним и тем же данным.

• Real-time аналитика на коротких интервалах. Благодаря тому, что Redis работает в памяти, он способен обрабатывать поток событий и обновлять агрегаты почти без задержек. Есть специальные структуры: RedisTimeSeries модуль для временных рядов, RedisBloom для приблизительных подсчётов, pub/sub для стриминга. Если стоит задача анализировать текущие данные в окне последних минут, Redis может выступать хранилищем этих временных данных и позволять быстро считать простые вещи (например, количество событий за последнюю минуту).

Однако есть серьёзные ограничения Redis для BI:

• Объём данных ограничен памятью. Redis хранит все данные в оперативной памяти, поэтому большая история (гигабайты и тем более терабайты) обойдётся дорого и технически сложна. В классических BI-задачах данные копятся за годы – Redis для этого не предназначен. Он хорош для краткосрочной аналитики: например, “скользящее окно” в несколько часов/дней. В практике Redis часто сочетают с долговременным хранилищем: актуальные данные в памяти, а архив – в SQL/файлах.

• Очень ограниченные запросы. Redis – не реляционная БД и не имеет языка запросов подобного SQL. Вы можете получать значение по ключу, добавлять элементы в коллекцию, инкрементировать счётчик. Сложную аналитику (JOIN, групповая агрегация) Redis не выполнит – эти вычисления надо делать на уровне приложения, что неудобно. Есть, правда, проекты вроде RedisQL, но это нишевые решения. В общем случае Redis не предоставляет интерактивного инструментария для ad-hoc аналитических запросов.

• Единичные кейсы использования. В редких ситуациях Redis действительно применяли для аналитики – например, для live-лидербордов (рейтинги игроков, обновляемые в реальном времени) или мониторинга (подсчёт событий за последние N минут). Но в таких решениях Redis выступает скорее как высокоскоростной расчётчик простых показателей, а не как хранилище полного набора данных.

В документации отмечается, что благодаря высокой скорости обработки Redis подходит для задач стриминговой аналитики и мониторинга в реальном времени – отслеживание активности пользователей, финансовых транзакций, детектирование мошенничества на лету. Однако подчёркивается: «Redis – in-memory store, он годится для краткосрочной аналитики и обычно используется совместно с долговременным хранилищем». То есть результаты за “последний час” храним в Redis, а за год – в ClickHouse, к примеру.

Вывод: Redis – вспомогательный инструмент для BI. Самостоятельно заменить СУБД для аналитики он не может, но способен дополнить архитектуру: ускорить выдачу часто запрашиваемых агрегатов, обеспечить мгновенную реакцию на поступающие события. Особенно это актуально для real-time дашбордов, где каждый новый event должен сразу отражаться – тут Redis незаменим как буфер. Однако полный цикл BI (глубинный анализ за периоды, сложные отчёты) всё равно потребует традиционного хранилища. С открытостью проблем нет (Redis – BSD лицензия, в РФ доступен), так что его можно смело использовать там, где это даёт профит, но не как основное хранилище данных.

Интеграция с BI-инструментами (Power BI, Superset, DataLens)

Выбор СУБД для аналитики тесно связан с тем, как эта СУБД будет подключаться к BI-системам и визуализироваться. Рассмотрим популярные BI-платформы и нюансы интеграции:

• Microsoft Power BI – одно из самых популярных средств бизнес-аналитики в мире. Power BI Desktop позволяет подключаться к широкому спектру данных. Для PostgreSQL, MySQL, MS SQL имеются нативные коннекторы (через ODBC/OLE DB драйверы). Например, подключение Postgres тривиально – нужно лишь установить PostgreSQL ODBC-драйвер, и Power BI напрямую считывает данные с возможностью DirectQuery. ClickHouse изначально не входил в список поддерживаемых источников, но в 2023 году сообщество и ClickHouse Inc. выпустили официальный пользовательский коннектор для Power BI. Он работает через ODBC: требуется установить ClickHouse ODBC-драйвер и специальный файл-коннектор. После этого Power BI может напрямую выполнять SQL-запросы к ClickHouse. Есть ограничение: режим DirectQuery (построчное получение данных по мере фильтрации) с ClickHouse возможен только через этот кастомный коннектор, без него Power BI бы делал только импорт всего набора. Важно отметить, что Power BI Service (облачный) для российских пользователей фактически недоступен из-за санкций, но Power BI Desktop/Report Server продолжают работать оффлайн. В целом, с технической точки зрения, Power BI прекрасно дружит с PostgreSQL/MySQL/MS SQL, а с ClickHouse – с небольшими дополнительными настройками (ODBC-коннектор). При этом максимальную совместимость Power BI, конечно, имеет с MS SQL Server и Azure, но в условиях их отсутствия – Postgres или ClickHouse тоже справятся как источник.

• Apache Superset – открытая BI-платформа от Apache. Superset написан на Python и использует SQLAlchemy для подключения к базам. Интеграция Superset практически со всеми популярными СУБД уже реализована или легко настраивается. Postgres, MySQL, MariaDB – поддерживаются “из коробки” (т.к. сам Superset хранит метаданные на SQLAlchemy и часто на Postgres). ClickHouse тоже поддерживается: существует SQLAlchemy-драйвер для ClickHouse, и множество компаний успешно применяют Superset поверх ClickHouse. Документация ClickHouse описывает шаги: установить Python-пакет clickhouse-sqlalchemy и superset-cli зарегистрировать движок – после этого ClickHouse появляется в списке баз Superset. Superset хорош тем, что выполняет нативные SQL-запросы к источнику (или строит их через генератор) – то есть любые специфические функции СУБД можно задействовать. Он поддерживает визуализации больших данных за счёт серверной агрегации (вся тяжесть на СУБД). Например, оптимизация Superset рекомендует: выбирать СУБД, способные эффективно обрабатывать большие наборы данных и быстрые агрегации, такие как ClickHouse или Apache Druid. Это подчёркивает, что Superset отлично работает с колонковыми СУБД. Таким образом, Superset идеально подходит для связки с ClickHouse – множество пользователей отмечают эту комбинацию как очень производительную для дешёвого open-source BI. С PostgreSQL Superset тоже работает (правда, на очень больших объёмах могут возникать медленные дашборды, решаемые либо кэшированием, либо переходом на CH). Superset, будучи open-source, свободно разворачивается on-premise, что важно для российских компаний, уходящих от облаков Запада.

• Yandex DataLens – облачная BI-платформа от Яндекса, теперь доступна и как open-source (с сентября 2023). DataLens ориентирована именно на работу с данными в экосистеме Яндекс и российских реалиях. Поддерживаемые источники DataLens включают: ClickHouse (в т.ч. в Яндекс Облаке), PostgreSQL, MySQL/MariaDB, Yandex Database (YDB), YTsaurus (распределённое хранилище) и даже MS SQL/Greenplum. То есть DataLens способен подключаться практически ко всем СУБД, обсуждаемым в этом обзоре. Особое внимание уделено ClickHouse и YTsaurus, т.к. внутри Яндекса DataLens создавался именно под них. Внутренний опыт: «в Яндексе DataLens стал универсальным инструментом, интегрированным с YTsaurus и ClickHouse – другие BI плохо могли с ними работать, а DataLens справляется эффективно». DataLens работает по модели “тонкого клиента” – он не хранит копий данных, а отправляет запросы напрямую в СУБД и визуализирует результаты. Это аналогично Superset/PowerBI DirectQuery. Поэтому производительность дашбордов DataLens напрямую зависит от мощности СУБД. ClickHouse как источник для DataLens – отличный выбор, ведь обе технологии «родом» из Яндекса и оптимизированы друг под друга. Также DataLens хорошо работает с PostgreSQL (например, есть детальные инструкции по подключению PostgreSQL в DataLens). С MySQL – тоже поддерживается. С MS SQL DataLens теоретически может коннектиться (через ODBC в Yandex Data Transfer, либо через развёртывание коннектора), но, учитывая уход Microsoft, это не основная схема. Зато DataLens позволит компаниям, сидевшим на Power BI, перейти на отечественный BI с минимальными потерями: функционально он покрывает основные потребности (дашборды, шаринг, права доступа, интерактивные фильтры). DataLens предоставляется бесплатно в облаке Яндекса до 5 пользователей (Community тариф), код открытый (Apache 2.0) – можно развернуть on-premise и не зависеть от поставщика.

Итого по интеграции: Все рассматриваемые СУБД – PostgreSQL, ClickHouse, MySQL/MariaDB – имеют средства подключения к популярным BI. Open-source BI (Superset, DataLens Community) свободно работают с ними. Проприетарные BI типа Tableau, Qlik также умеют подключаться через ODBC/JDBC. ClickHouse поначалу требовал кастомных драйверов, но сейчас для большинства инструментов (включая Power BI, Tableau, Excel) эти драйверы есть. Таким образом, с точки зрения интеграции отдаётся предпочтение широко поддерживаемым форматам: SQL/ODBC. Все SQL-СУБД здесь это условие выполняют. NoSQL же могут быть проблемой – например, напрямую подключить MongoDB к Superset нельзя без слоя-прослойки. Для DataLens и Superset ключевым критерием быстродействия дашбордов является эффективность базы при агрегировании больших данных, поэтому колонковые СУБД (ClickHouse) особенно хороши в связке с ними (минимум задержки при обновлении графиков).

Отдельно про Power BI vs DataLens/Superset в России: Power BI, хоть и любим многими, стал труден в использовании – нет официальной поддержки, облачный сервис недоступен. Поэтому связка “Postgres + Power BI” или “ClickHouse + Power BI” может использоваться внутри компании, но для внешнего распространения отчётов придётся либо держать Power BI Report Server (дорогая вещь), либо пересаживаться на DataLens/Superset. Yandex DataLens предоставляет удобный веб-интерфейс и уже локализован под российские организации. В нём изначально сделан упор на ClickHouse: как отмечают разработчики, «DataLens позволяет строить визуализации на ClickHouse и YTsaurus, с чем у зарубежных BI были сложности». С открытием кода DataLens любой может его внедрить и адаптировать – это большое подспорье для импортозамещения BI.

Таким образом, с точки зрения связки “СУБД + BI” можно рекомендовать: PostgreSQL/ClickHouse + Yandex DataLens/Superset как полностью открытое решение. Оно покрывает потребности от SMB (несколько пользователей на бесплатном DataLens Community, Postgres на одном сервере) до Enterprise (кластер ClickHouse, DataLens на десятки пользователей с платной поддержкой Яндекса, либо собственный форк Superset). Power BI можно применять, если уже приобретён и налажен, но стратегически лучше снижать от него зависимость.

Масштабирование: от малого бизнеса до Enterprise

При выборе СУБД для аналитики необходимо учесть предполагаемый масштаб данных и нагрузок. Разные решения оптимальны на разных “весовых категориях”:

• Малый и средний бизнес (SMB): Обычно объёмы данных тут относительно невелики (миллионы строк, гигабайты данных), число одновременно работающих аналитиков ограничено, а бюджеты на ИТ малы. В таких условиях имеет смысл использовать универсальную СУБД (чтобы одна система покрывала и оперативные, и аналитические нужды). Чаще всего выбор падает на PostgreSQL или MySQL/MariaDB, т.к. они бесплатны и просты. PostgreSQL предпочтительнее, если нужен богатый SQL и надежность; MySQL – если команда уже с ним знакома и нужны базовые возможности. ClickHouse для совсем малого объёма данных может быть избыточен: например, если у компании база продаж за год – 100 тыс. строк, то и Postgres справится за секунды, нет смысла вводить отдельный аналитический движок. Кроме того, ClickHouse сложнее в настройке и требует поддерживать вторую СУБД в инфраструктуре, что для маленькой команды лишняя нагрузка. Поэтому для SMB часто рационально начать с PostgreSQL: «Postgres вас будет устраивать очень долго и его легко поднять и поддерживать… если нет веских причин брать что-то ещё, берите Postgres» – советуют опытные инженеры. Он потянет и пару десятков миллионов строк при хорошем сервере. Только когда данные вырастут, или требования по скорости станут жёстче, можно задуматься о введении ClickHouse. Также SMB обычно устраивают встроенные средства визуализации (например, Metabase, Redash или тот же DataLens free), которые отлично коннектятся к Postgres/MySQL.

• Средний и крупный бизнес: По мере роста компаний растут и данные – появляется история за несколько лет, веб-аналитика, логи, данные CRM и т.д. Когда счёт идёт на сотни миллионов строк, десятки-сотни гигабайт, традиционные СУБД начинают испытывать трудности с быстродействием. Здесь на помощь приходят либо колонковые ускорители (например, перевод факт.таблиц на MS SQL с columnstore, или подключение ClickHouse как внешнего хранилища), либо MPP решения. Многие компании среднего масштаба в мире перешли на облачные хранилища (Snowflake, BigQuery), но в РФ эти облака недоступны. Поэтому актуально использовать open-source аналоги: ClickHouse – как очень производительное решение для real-time аналитики, Greenplum/Arenadata DB – как распределённая СУБД для классического DWH (например, миграция с Teradata или Vertica на Greenplum), Apache Hadoop + Hive – для дешёвого хранения огромных исторических данных (хотя Hive медленнее, но может хранить петабайты на дешёвых серверах). Однако, учитывая развитие ClickHouse, многие компании поняли, что он закрывает львиную долю задач: «мы просто сложили все данные в одну таблицу ClickHouse… и были удивлены, что это отлично работает – никакого сложного пайплайна не потребовалось». То есть, ClickHouse позволяет упростить архитектуру: не нужен отдельный OLAP-куб, не нужно придумывать сложную систему агрегатов – он “съест” сырые данные и на лету посчитает, зачастую быстрее, чем предварительно агрегированная система на PostgreSQL. Для Enterprise-сценариев в РФ всё чаще выбирают именно ClickHouse (в сочетании с Hadoop или S3-хранилищем для исторического архива, если нужно).

• Enterprise: Это организации с терабайтами-петабайтами данных, тысячами пользователей BI и высокими требованиями к отказоустойчивости. Раньше безоговорочным выбором были Oracle, Teradata, IBM Netezza, SAP HANA. Сейчас их либо нет, либо дорого/рискованно. Open-source дорос до уровня, когда можно строить Enterprise BI без платных СУБД. Например, в Сбере и ВТБ реализованы огромные хранилища на Greenplum (петабайты транзакционных данных), в Яндексе – на ClickHouse (для веб-аналитики, триллионы записей). Greenplum (Arenadata) – хороший кандидат, т.к. основан на знакомом PostgreSQL и масштабируется на сотни узлов. ClickHouse – тоже масштабируется на кластеры, хотя требует более ручного администрирования при больших контурах (зато даёт выдающуюся производительность). Возможно сочетание: Greenplum как корпоративное хранилище (EDW) для комплексных расчётов и интеграции данных, а ClickHouse как “ускоритель” для конкретных витрин и realtime-аналитики. Так делают, например, в Альфа-банке: Greenplum – слой данных, ClickHouse – быстрые отчёты.

  Не стоит забывать про обеспечение надёжности: для Enterprise критично иметь поддержку. Здесь помогают российские компании: Postgres Pro оказывает поддержку PostgreSQL (их версия сертифицирована ФСТЭК, входит в реестр ПО), Arenadata – поддержка Greenplum/ClickHouse, отечественные интеграторы (Крок, IBS) предлагают сопровождение BI-систем на open-source. То есть экосистема сформировалась. Импортозамещение СУБД в крупном бизнесе идёт полным ходом – ожидается рост доли отечественных СУБД до 90% в ближайшие 3-5 лет.

  Что касается конкретных технологий Enterprise-аналитики, помимо упомянутых, можно назвать Apache Hadoop (экосистема HDFS + Hive/Spark). Она open-source, её к тому же делали Cloudera/Hortonworks (ушли из РФ, но open-source никуда не делся). Некоторые компании могут выбрать построить data lake на Hadoop и поверх него использовать Apache Drill или Presto/Trino для SQL-запросов. Это альтернатива классическому DWH: менее затратная для очень больших объёмов, но более сложная в поддержке и часто уступает в интерактивности. В контексте вопроса (перечисленных СУБД) Hadoop не фигурирует, но следует понимать, что Trino/Presto + файловое хранилище – тоже вариант open-source аналитики enterprise-класса. Впрочем, про него выходит за рамки данного сравнения.

Суммируя по масштабам:

• Для SMB: наиболее целесообразно PostgreSQL (или MySQL/MariaDB) как единую БД для операционных и аналитических нужд. При небольших данных разницы в скорости не будет заметно, зато будет простота и минимум сопровождения. Использование open-source BI (например, встроенные отчёты 1С, или лёгкие веб-инструменты) с PostgreSQL позволит закрыть потребности дешево.

• Для растущих компаний: стоит планировать внедрение колонкового хранилища по мере роста данных. Например, можно начать с регулярного выгрузки данных из PostgreSQL в ClickHouse для тяжёлых отчётов. Это разгрузит основную БД и даст опыт работы с новой технологией. Когда объёмы превысят возможности PG, уже будет готово решение на ClickHouse. Как отмечают эксперты, своевременный выбор правильного инструмента экономит массу времени на оптимизацию. Нет смысла “мучить” PostgreSQL, когда данные выросли на порядок – эффективнее параллельно внедрить инструмент, созданный для больших данных.

• Для Enterprise: ориентир на распределённые системы и комбинацию технологий. Open-source стэк выглядит так: хранилище на PostgreSQL/Greenplum (для совместимости SQL, сложных транзакций), оперативный “срез” и витрины на ClickHouse (для скоростных дашбордов), кеширование горячих показателей в Redis (для реального времени), BI-платформа DataLens/Superset для визуализации. Все компоненты бесплатны, поддерживаются в РФ и уже обкатаны на больших данных.

Заключение и рекомендации

Подведём итог сравнения:

• ClickHouse – лидер по производительности для аналитики больших данных. Идеален для BI-систем, требующих мгновенных отчётов по миллионам/миллиардам записей (например, веб-аналитика, телеком, промышленный IoT). Открытый, бесплатный, широко внедряется в России (в том числе в Яндексе, Сбере, МТС и др.). Рекомендуется для случаев, когда объёмы данных или требования к скорости выхода за рамки возможностей традиционных СУБД. Учтите его ограничения: отсутствуют полноценные транзакции и часть привычного SQL, поэтому часто работает в паре с PostgreSQL.

• PostgreSQL – надёжная универсальная СУБД, которая подходит “на 80% случаев”. Для построения аналитики на небольших и средних объёмах (до десятков миллионов записей) PostgreSQL обеспечивает достаточно скорости, при этом даёт максимальную гибкость в расчётах. Его стоит выбрать, если ваш объём данных ещё не слишком велик, либо если нужна единая БД для и транзакций, и аналитики. Также PostgreSQL – основной кандидат для миграции с Oracle/MS SQL благодаря своей открытости и широкому сообществу. В РФ есть коммерческая поддержка (Postgres Pro), продукт включён в реестр ПО – то есть полностью закрывает аспект импортозамещения. Рекомендация: начинайте с PostgreSQL, мониторьте производительность – когда увидите, что какие-то запросы выполняются слишком медленно и упираются в особенности Postgres, тогда подключайте в инфраструктуру ClickHouse для ускорения этих конкретных мест.

• MySQL/MariaDB – пригодны для аналитики, но с оговорками. Если уже используете MySQL, можете попробовать и на нём строить отчёты. Однако при планировании новых BI-проектов PostgreSQL выглядит предпочтительнее из-за более мощного SQL-движка. MariaDB с ColumnStore – интересный вариант, но требует компетенций для настройки. В общем, MySQL стоит выбирать только при особых причинах (например, у вас основной бизнес-продукт на MySQL и команда не знает Postgres). Учтите также, что MySQL принадлежит Oracle, которая ушла – хотя софт свободно доступен, некоторые компании могут избегать продуктов под контролем Oracle. В таком случае MariaDB (форк MySQL) – безопасная гавань.

• MS SQL Server – с технической точки зрения способен обслуживать BI-аналитику (особенно используя columnstore индексы). Но из-за ухода Microsoft и проблем с лицензированием, его использование в новых проектах не рекомендуется. Исключение – если уже есть развернутый MS SQL и нет возможности быстро мигрировать; тогда можно временно эксплуатировать его, но параллельно готовить замену. Помните, что начиная с 2024 года Microsoft отключает облачные сервисы и может деактивировать лицензионные ключи – есть риск внезапной остановки систем. Для BI, зависящего от MS SQL, лучше заранее найти альтернативу, чтобы бизнес не остался без аналитики внезапно.

• Oracle Database – по сути, аналогичная ситуация: технически мощный инструмент для аналитики, но фактически недоступный/неподдерживаемый. Импортозамещение Oracle СУБД – уже свершившийся факт в ряде отраслей (госы, банки). Поэтому Oracle можно исключить из списка выбора, если только нет очень специфичной задачи, где без Oracle никак (что крайне редко, почти всё делается другими средствами). Если у вас всё же работает DWH на Oracle – стоит как можно скорее мигрировать на open-source (Postgres, Greenplum, ClickHouse). Благо, истории успешных миграций много, и существуют инструменты (ora2pg и др.).

• MongoDB – не основной игрок в BI. Используйте её для оперативных нужд, если требуется, но для аналитики данных лучше выгрузить в табличное хранилище. Исключение может быть, когда весь набор данных – это JSON-документы без строгой схемы, и аналитика предполагается по вложенным полям; тогда можно рассмотреть BI-инструменты, умеющие работать по API с Mongo (редко, но есть). Однако производительность и удобство будут хуже, чем у SQL решений.

• Redis – вспомогательная технология. Не строят хранилища данных на Redis, но часто включают его в архитектуру для ускорения доступа к уже рассчитанным показателям. Например, итоговые данные дашборда можно каждую минуту складывать в Redis, чтобы фронтенд не ждал выполнения тяжёлого SQL. Redis отлично сочетается и с PostgreSQL, и с ClickHouse (есть коннекторы, можно реплицировать небольшие агрегаты). В целом, для real-time аналитики Redis – ценный компонент, для исторической – нет.

Наконец, обратим внимание на сложности “ухода” иностранных вендоров в целом. Помимо СУБД, это коснулось и BI-систем (SAP BusinessObjects, Microsoft Power BI, Tableau – либо ушли, либо не продаются). Поэтому ориентир на open-source BI (Superset, DataLens) – стратегически верный. Они лучше всего “дружат” с open-source СУБД (нативные драйверы, оптимизация под них). Как отметил Яндекс при открытии DataLens: клиенты смогут строить аналитику на полностью открытом стеке: YDB + YTsaurus + ClickHouse + DataLens, избегая vendor lock-in. Это актуально и вне Яндекса: фактически, можно собрать аналогичный стек из компонентов, о которых мы говорили (заменив YDB на PostgreSQL, например).

Рекомендация для новых проектов аналитики в РФ: ориентируйтесь на связку PostgreSQL + ClickHouse, дополняя её по необходимости другими open-source инструментами. PostgreSQL будет хранить данные, требующие транзакционной обработки, мастер-данные и т.п., а ClickHouse – большие fact-таблицы для быстрых запросов. Такая архитектура уже стала де-факто стандартом (ее используют PostHog, Cloudflare, отечественные компании после миграции с монолитных БД). Если нужен масштабируемый единый стор для enterprise, добавьте Greenplum (Arenadata) или аналог, но в большинстве случаев можно обойтись кластером ClickHouse. BI-слой выберите из открытых: DataLens (если предпочтёте готовое решение с поддержкой Яндекса) или Superset (если важна максимальная кастомизация и независимость). Это позволит построить мощную аналитическую платформу, не зависящую от ухода западных вендоров, и обеспечивающую как потребности SMB (начать можно с одной ноды PostgreSQL и одной ноды ClickHouse на обычном сервере), так и Enterprise (масштабируется до кластеров с петабайтами, проверено практикой).

В итоге, с учётом всех сравнений, можно заключить, что ClickHouse и PostgreSQL – оптимальное сочетание “основных” СУБД для аналитики сегодня, а остальные альтернативы (MS SQL, Oracle, NoSQL) имеют узкие области применения или существенные минусы в текущей ситуации. Сделав ставку на open-source, вы получите и производительность, и гибкость, и соответствие стратегии импортозамещения.

Сравнительная таблица ключевых моментов: (для краткого обзора)

(Примечание: таблица обобщает вышерассмотренное; подробности и нюансы приведены в тексте выше со ссылками на источники.)

Основной вывод: для построения современной аналитической платформы предпочтительно опираться на открытые СУБД – сочетая PostgreSQL (как надёжную основу) и ClickHouse (как ускоритель больших данных), с возможным привлечением MariaDB ColumnStore/Greenplum для специфических случаев. Такой выбор обеспечивает высокую производительность, масштабируемость от малого до очень большого, и снижает риски, связанные с уходом зарубежных поставщиков из России. В связке с open-source BI-инструментами (типа Yandex DataLens или Apache Superset) вы получите полностью автономную BI-экосистему мирового уровня, избежав компромиссов в функциональности. Это подтверждается успехами компаний, уже перешедших на данный стек: они отмечают многократный рост скорости запросов (20+ раз) при переходе с традиционных СУБД на ClickHouse и уверенность в том, что критичная бизнес-аналитика больше не зависит от чьей-то чужой лицензии.

Таким образом, ClickHouse + PostgreSQL можно назвать “новым стандартом” аналитических СУБД, а остальные упомянутые варианты стоит рассматривать лишь при наличии конкретных причин или уже существующей инфраструктуры. Такой вывод согласуется и с мировой тенденцией, и с реалиями импортозамещения в РФ.