Детальная информация

Данная работа посвящена созданию витрины данных для реляционной базы данных с последующим анализом повышения эффективности при выполнении аналитических запросов на больших объемах данных. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) Изучение архитектуры и отличительных особенностей реляционных и колоночных систем управления базами данных. 2) Проведение сравнительного анализа систем управления базами данных PostgreSQL и ClickHouse. 3) Описание методов проектирования витрины данных, выбор лучшего подхода для использования в данной работе. 4) Осуществление миграции реляционной базы данных в колоночную СУБД ClickHouse. 5) Описание и проектирование витрины данных с последующей реализацией на облачном сервере. 6) Тестирование полученного результата и анализ эффективности в сравнении с аналогичными решениями. Для достижения данных результатов в работе были использованы следующие информационные технологии: дистрибутив – Ubuntu Linux, клиентское приложение SQL – DBeaver, облачные сервисы – Postgres Pro DBaaS, Service for ClickHouse в Yandex Cloud и Yandex DataLens, системы управления базами данных – PostgreSQL и ClickHouse.

The given work is devoted to the creation of a data mart for a relational database with subsequent analysis of increased efficiency when performing analytical queries on large volumes of data. The research set the following goals: 1) Study of the architecture and distinctive features of relational and columnar database management systems. 2) Conducting a comparative analysis of PostgreSQL and ClickHouse database management systems. 3) Description of data mart design methods, selection of the best approach for use in this work. 4) Migration of a relational database to a ClickHouse columnar DBMS. 5) Description and design of the data mart with subsequent implementation on the cloud server. 6) Testing the obtained result and analysis of efficiency in comparison with similar solutions. To achieve these results, the following information technologies were used in the work: distribution - Ubuntu Linux, client application SQL – DBeaver, cloud services – Postgres Pro DBaaS, Service for ClickHouse in Yandex Cloud and Yandex DataLens, database management systems – PostgreSQL and ClickHouse.