构建自己的数据仓库时要考虑的基本因素

在开发一个开源分析框架立方体时。js，我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。

大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。

在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。在这里,他们是:

• 数据量
• 专门负责人力资源的支持和维护
• 可伸缩性:水平与垂直
• 定价模型

数据量

您需要知道将要处理的数据量的估计。如果您使用的数据集的范围是数百tb或pb，那么强烈建议使用非关系数据库。这类数据库的架构支持与庞大的数据集的工作是根深蒂固的。

另一方面，许多关系数据库都有非常棒的经过时间验证的查询优化器。只要您的数据集适合于单个节点，您就可以将它们视为分析仓库的选项。

让我们看看一些与数据集大小相关的数学:

将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery

• Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。如果超过此大小，则可能会导致性能下降。
• Amazon Redshift、谷歌BigQuery、SnowflPBake和基于hadoop的解决方案以最优方式支持最多可达多个PB的数据集。

本地和云

要评估的另一个重要方面是，是否有专门用于数据库维护、支持和修复的资源(如果有的话)。这一方面在比较中起着重要的作用。

如果您有专门的资源用于支持和维护，那么在选择数据库时您就有了更多的选择。

您可以选择基于Hadoop或Greenplum之类的东西创建自己的大数据仓库选项。这些系统确实需要大量的安装、维护工程资源和熟练的人员。

但是，如果您没有任何用于维护的专用资源，那么您的选择就会受到一些限制。我们建议使用现代的数据仓库解决方案，如Redshift、BigQuery或Snowflake。作为管理员或用户，您不需要担心部署、托管、调整vm大小、处理复制或加密。您可以通过发出SQL命令开始使用它。

可伸缩性

当您开始使用数据库时，您希望它具有足够的可伸缩性来支持您的进一步发展。广义上说，数据库可伸缩性可以通过两种方式实现，水平的或垂直的。

水平可伸缩性指的是增加更多的机器，而垂直可伸缩性指的是向单个节点添加资源以提高其性能。

Redshift提供了简单的可伸缩选项。只需单击几下鼠标，就可以增加节点的数量并配置它们以满足您的需要。在一次查询中同时处理大约100TB的数据之前，Redshift的规模非常大。Redshift集群的计算能力将始终依赖于集群中的节点数，这与其他一些数据仓库选项不同。

这就是BigQuery这样的解决方案发挥作用的地方。实际上没有集群容量，因为BigQuery最多可以分配2000个插槽，这相当于Redshift中的节点。另外，由于这种多租户策略，即使当客户的并发性需求增长时，BigQuery也可以与这些需求无缝伸缩，如果需要，可以超过2000个插槽的限制。

BigQuery依赖于谷歌最新一代分布式文件系统Colossus。Colossus允许BigQuery用户无缝地扩展到几十PB的存储空间，而无需支付附加昂贵计算资源的代价。

ETL vs ELT:考虑到数据仓库的发展

Snowflake构建在Amazon S3云存储上，它的存储层保存所有不同的数据、表和查询结果。因为这个存储层被设计成完全独立于计算资源的可伸缩性，它确保了可以毫不费力地为大数据仓库和分析实现最大的可伸缩性。

除此之外，Snowflake还提供了几乎任何规模和并发性的多个虚拟仓库，可以同时对相同的数据进行操作，同时完全强制执行全局系统范围的事务完整性，并保持其可伸缩性。

定价

如果您使用像Hadoop这样的自托管选项，那么您的定价将主要由VM或硬件账单组成。AWS提供了一种EMR解决方案，在使用Hadoop时可以考虑这种方案。

再深入研究Redshift、BigQuery和Snowflake，他们都提供按需定价，但每个都有自己独特的定价模式。

亚马逊红移提供三种定价模式:

• 按需定价:无需预先承诺和成本，只需根据集群中节点的类型和数量按小时付费。这里，一个经常被忽略的重要因素是，税率确实因地区而异。这些速率包括计算和数据存储。
• 频谱定价:您只需为查询Amazon S3时扫描的字节付费。
• 保留实例定价:如果您确信您将在Redshift上运行至少几年，那么通过选择保留实例定价，您可以比按需定价节省75%。

谷歌BigQuery提供可伸缩、灵活的定价选项，并对数据存储、流插入和查询数据收费，但加载和导出数据是免费的。BigQuery的定价策略非常独特，因为它基于每GB存储速率和查询字节扫描速率。此外，它提供了成本控制机制，使您能够限制您的每日成本数额，您选择。它还提供了一个长期定价模式。

Snowflake提供按需定价，类似于BigQuery和Redshift Spectrum。与BigQuery不同的是，计算使用量是按秒计费的，而不是按扫描字节计费的，至少需要60秒。Snowflake将数据存储与计算解耦，因此两者的计费都是单独的。

标准版的存储价格从40美元/TB/月开始，其他版本的存储价格也一样。另一方面，对于计算来说，标准版的价格为每小时2.00美元，企业版为每小时4.00美元。

结论

我们通常向客户提供的关于选择数据仓库的一般建议如下:

• 当数据总量远小于1TB，每个分析表的行数远小于500M，并且整个数据库可以容纳到一个节点时，使用索引优化的RDBMS(如Postgres、MySQL或MSSQL)。
• 当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。也可以考虑使用Hadoop和Hive、Spark SQL或Impala作为解决方案，如果你有相关的专业知识，你可以分配专门的人力资源来支持它。
• 当数据量超过100TB时，使用BigQuery、Snowflake、Redshift Spectrum或自托管的Hadoop等效解决方案。

 

原文：https://statsbot.co/blog/modern-data-warehouse/

本文：http://jiagoushi.pro/node/1212

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