Общая архитектура
Прежде чем погрузиться в детали, важно понять фундаментальные архитектурные принципы, лежащие в основе Greenplum и ClickHouse. Они во многом определяют их сильные стороны и предпочтительные сценарии использования.
Начнем с краткого исторического экскурса, который поможет понять корни этих систем.
История и текущая ситуация
Greenplum, изначально развивавшийся как коммерческий MPP-продукт на базе PostgreSQL, в 2015 году стал открытым под лицензией Apache 2.0. Это способствовало его широкому распространению и развитию, сделав его одним из наиболее зрелых представителей MPP-систем. Однако в последнее время после изменений в политике поддержки открытой версии со стороны текущего правообладателя Broadcom (который архивировал общедоступный репозиторий) в сообществе возникла потребность в полноценной открытой альтернативе. В ответ на это, в частности, на российском рынке появился Greengage — ветвь Greenplum под лицензией Apache 2.0, разрабатываемая компанией Arenadata как самостоятельный открытый проект. Greengage нацелен на продолжение и дальнейшее развитие технологии Greenplum. Данный форк нацелен на поддержание двух основных веток (соответствующих версиям Greenplum 6 и 7) и обеспечение плавного перехода для существующих пользователей открытой версии Greenplum, а также служит основой для коммерческих продуктов, таких как Arenadata DB (ADB).
ClickHouse был разработан компанией Яндекс для своих внутренних аналитических задач, связанных с обработкой веб-аналитики (Яндекс Метрика). Это относительно молодая система, переданная в open source в 2016 году. За счет своей отличной производительности на определенных типах задач ClickHouse быстро набрал популярность и активно развивается сообществом. На его основе также появились различные форки и управляемые сервисы.
Разница в архитектурах Greenplum и ClickHouse
Хранение и распределение данных
Различия в подходах к хранению и распределению данных глубоко влияют на сценарии использования.
Greenplum: предлагает выбор между построчным (Heap, AO) и поколоночным (AOCO) хранением с поддержкой сжатия, что позволяет оптимизировать хранение под разные задачи — от частых изменений (Heap) до аналитических витрин (AOCO). Поддерживает полноценные UPDATE и DELETE. Данные всегда автоматически шардируются по кластеру (по ключу с оптимизацией запросов или случайно) и автоматически перераспределяются при масштабировании кластера.
ClickHouse: основной формат хранения — поколоночный с обязательной сортировкой данных (движки MergeTree), что дает высокую производительность при чтении и агрегациях. Операции изменения данных (UPDATE/DELETE) реализуются через асинхронные ресурсоемкие «мутации» (по сути, переписывание части таблицы). Данные распределяются по шардам при вставке по заданному правилу, но при расширении кластера автоматического перераспределения данных нет. Автоматической оптимизации чтения на основе ключа распределения нет. Репликация настраивается для отдельных таблиц через внешние сервисы (ZooKeeper / ClickHouse Keeper).
Поддержка транзакций и ACID
Один из самых фундаментальных аспектов, различающих эти две системы, — это подход к транзакционности.
Greenplum: унаследовав функциональность от PostgreSQL, Greenplum является полноценной транзакционной системой и полностью поддерживает принципы ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). Это означает, что операции объединяются в транзакции, которые либо полностью завершаются (COMMIT), либо полностью отменяются (ROLLBACK), гарантируя целостность данных. Данные незавершенных транзакций не видны другим пользователям до их фиксации. Это критично для процессов загрузки данных (ETL/ELT) и сценариев, где важна строгая консистентность данных.
ClickHouse: в отличие от Greenplum, ClickHouse не поддерживает транзакции в классическом понимании и не соответствует принципам ACID. Операции INSERT атомарны на уровне партии данных, но нет гарантий атомарности или изоляции между несколькими запросами или в распределенной среде. Это означает отсутствие возможности ROLLBACK. При сбоях или повторных вставках возможны дублирования данных, требующие явной дедупликации (например, с помощью движка ReplacingMergeTree). ClickHouse предназначен для сценариев, где приоритет отдается скорости записи и аналитического чтения, а не строгой транзакционной целостности каждой отдельной операции.
Особенности SQL и производительность
То, как системы обрабатывают запросы и какие операции выполняют быстрее, является ключевым фактором при выборе для конкретной аналитической задачи.
Greenplum: использует диалект SQL, максимально совместимый со стандартом SQL:1999 и PostgreSQL. Это делает его привычным для большинства разработчиков и аналитиков. СУБД обладает мощным стоимостным оптимизатором, который автоматически рассчитывает эффективные планы выполнения даже для очень сложных запросов с многочисленными соединениями (до десятков JOIN в одном запросе), подзапросами и агрегациями по всему кластеру. Оптимизатор умеет использовать знание о распределении данных (например, выполняя локальные JOIN на сегментах). Поддерживает хранимые функции. На вставках и простом сканировании одной таблицы может уступать ClickHouse из-за накладных расходов, связанных с поддержкой ACID.
В Greenplum есть реализация библиотеки MADlib, которая обеспечивает использование математических, статистических и машинных методов обучения. Она предоставляет набор SQL-алгоритмов для машинного обучения, добычи данных и статистики, без необходимости передачи данных между Greenplum и другими инструментами.
ClickHouse: поддерживает свой оригинальный диалект языка SQL, который хоть и похож на стандарт, но содержит специфичные функции, синтаксис и не совсем стандартные типы данных. Его производительность высока на определенных типах задач: быстрые вставки больших пакетов данных и молниеносное выполнение аналитических запросов (фильтрация, агрегация) над одной большой таблицей. Это достигается за счет поколоночного хранения и сортировки данных. Производительность чтения хорошо масштабируется добавлением реплик. Однако ClickHouse не имеет поддержки оптимизатора для сложных многотабличных запросов, и производительность JOIN сильно зависит от порядка их написания и сильно ограничена доступной оперативной памятью. Автоматические оптимизации для распределенных JOIN между шардами отсутствуют. Хранимые функции не поддерживаются.
В отличие от Greenplum с его встроенной ML-библиотекой MADlib, ClickHouse не имеет аналогичной собственной in-database-библиотеки для машинного обучения, требуя интеграции с внешними инструментами.
Выводы и области применения, синергия двух СУБД
Итак, что мы получаем в итоге? При сравнении Greenplum и ClickHouse становится очевидно, что это принципиально разные системы, каждая со своими сильными сторонами, обусловленными архитектурой и историей развития. Greenplum, будучи зрелой MPP-системой на базе PostgreSQL с поддержкой ACID и различными моделями хранения, является универсальным инструментом для построения комплексных хранилищ данных (КХД), включая слои с детальными данными и витрины, хорошо подходящим для ETL/ELT-процессов благодаря поддержке транзакций и знакомому SQL. Администрирование кластера Greenplum требует определенных навыков, хотя управление данными внутри кластера (шардирование, ребалансировка) автоматизировано.
ClickHouse — это высокоспециализированная OLAP-система, заточенная под быструю загрузку и аналитическое чтение (фильтрация, агрегация) больших объемов данных, особенно в рамках одной таблицы или денормализованной структуры типа «звезда». Отсутствие поддержки транзакций и специфический диалект SQL, а также необходимость ручной оптимизации запросов и управления шардированием делают его концептуально отличным от классических СУБД, требуя более глубокого погружения в его особенности при разработке. Администрирование может варьироваться от простого single-node до сложного кластера без централизованного управления.
Исходя из этих различий, определяются их типичные области применения.
Greenplum отлично подходит для:
- ядра корпоративных хранилищ данных (КХД);
- слоев детальных данных (DWH Detail Layer);
- загрузки данных (ETL/ELT) и CDC-сценариев;
- построения аналитических витрин, требующих сложных JOIN и обработки;
- задач, где важна транзакционность и строгая целостность данных.
ClickHouse идеально подходит для:
- OLAP-аналитики в реальном времени поверх уже подготовленных данных;
- сбора и анализа больших объемов журналов и событий;
- обработки данных телеметрии и IoT;
- использования в качестве высокопроизводительного слоя поверх готовых витрин данных для уменьшения времени отклика для аналитических инструментов.
Когда Greenplum и ClickHouse работают вместе
Таким образом, проведенный анализ наглядно показывает, что Greenplum и ClickHouse, несмотря на то что обе являются аналитическими СУБД, фундаментально различны. Их архитектурные и функциональные особенности не делают их прямыми конкурентами, но, напротив, позволяют им эффективно дополнять друг друга. Такое взаимодействие проявляется в построении гибридных аналитических платформ, где Greenplum выступает основой хранилища, а ClickHouse — высокопроизводительным ускорителем для пользовательских витрин данных.
Типичный архитектурный шаблон может выглядеть так:
- Хранилище данных строится на Greenplum, включая загрузку данных, построение детального слоя и формирование витрин. Здесь хранится вся история данных, выполняются сложные ETL/ELT-трансформации, обеспечивается целостность данных благодаря ACID. Greenplum отлично справляется с многошаговыми процессами обработки и сложными соединениями между множеством таблиц.
- Пользовательские витрины данных (Data Marts), предназначенные для высокоскоростного аналитического доступа (например, для BI-инструментов или ad hoc аналитики), могут быть перенесены в ClickHouse из Greenplum. Пользователи обращаются к витринам в ClickHouse, получая все преимущества производительности этой СУБД.
В такой схеме ClickHouse выступает в роли высокопроизводительного акселератора аналитического доступа к готовым витринам, сформированным в Greenplum. Аналитики получают близкие к реальному времени ответы на свои запросы к ClickHouse, не нагружая основное хранилище на Greenplum сложными аналитическими вычислениями, которые уже были выполнены на этапе подготовки витрин.
Для реализации такой синергии критически важна возможность быстрой и эффективной передачи данных из Greenplum в ClickHouse. Многие вендоры, предлагающие интегрированные аналитические платформы (например, Arenadata), разрабатывают специализированные коннекторы, которые обеспечивают высокопараллельную выгрузку данных из Greenplum и даже имитируют транзакции при загрузке данных в ClickHouse, минимизируя задержки между обновлением витрин в DWH и их доступностью для быстрого анализа.
