Работа с большими данными: особенности SQL в big data системах

Почему SQL не умирает в эпоху Big Data? 💡

SQL живёт уже почти 50 лет, но идеально адаптируется к big data! Секрет — в его декларативной природе: вы говорите что нужно, а система решает как это сделать. В больших данных это критично, ведь ручная оптимизация на петабайтах — путь в никуда.

-- Тот же запрос работает и на 1 КБ, и на 1 ПБ данных
SELECT user_id, COUNT(*) 
FROM event_logs 
WHERE event_date >= '2024-01-01'
GROUP BY user_id;

Три кита Big Data SQL 🐋

1. Партиционирование — не роскошь, а необходимость

На больших данных сканировать всю таблицу — всё равно что грести ложкой через океан. Решение — партиции:

-- Создаём партиционированную таблицу в BigQuery
CREATE TABLE sales.purchases (
    transaction_id STRING,
    purchase_date DATE,
    amount FLOAT64
)
PARTITION BY 
    DATE_TRUNC(purchase_date, MONTH);

🔹 Совет: Партиционируйте по часто используемым фильтрам (дата, регион).

2. Денормализация — ваш новый друг

В классических БД мы нормализуем данные, но в big data денормализация часто выигрывает:

-- Плохо для big data (слишком много JOIN)
SELECT o.order_id, c.name, p.product_name
FROM orders o
JOIN customers c ON o.cust_id = c.id
JOIN products p ON o.prod_id = p.id;

-- Лучше: предрассчитанная денормализованная таблица
SELECT order_id, customer_name, product_name 
FROM denormalized_orders;

3. Агрегация вместо сырых данных 📊

Храните не каждое событие, а готовые агрегаты:

-- Вместо 10 млрд записей логов
CREATE TABLE event_aggregates AS
SELECT 
    user_id,
    event_type,
    DATE_TRUNC('day', event_time) AS day,
    COUNT(*) AS event_count
FROM raw_events
GROUP BY 1, 2, 3;

Современные движки: кто на что способен? ⚡

Оптимизация запросов: 3 золотых правила 🔥

1. Фильтруй рано: WHERE перед GROUP BY
2. Выбирай только нужное: не SELECT *, а явный список полей
3. Ограничивай: LIMIT для тестовых запросов

-- Плохо
SELECT * FROM huge_table 
WHERE complex_calculation(value) > 10
LIMIT 1000;

-- Лучше
SELECT id, name, value FROM huge_table
WHERE value > 100  -- Сначала простой фильтр
AND complex_calculation(value) > 10
LIMIT 100;

Оконные функции — суперсила Big Data SQL 💎

Обрабатывают большие наборы данных без самоджойнов:

-- Топ-3 товара по продажам в каждой категории
SELECT category, product, sales,
       RANK() OVER (PARTITION BY category ORDER BY sales DESC) as rank
FROM products
QUALIFY rank <= 3;

🔥 Производительность: Обычно работает быстрее, чем подзапросы с GROUP BY.

Будущее SQL в big data 🚀

SQL эволюционирует, чтобы работать с:

• Полуструктурированными данными (JSON, XML)
• Графами (рекомендательные системы)
• Машинным обучением (прямо в запросе!)

Пример в BigQuery ML:

CREATE MODEL dataset.model
OPTIONS(model_type='logistic_reg') AS
SELECT * FROM training_data;

Главный секрет успеха 🏆

Лучший big data разработчик — не тот, кто знает все движки, а тот, кто понимает:

1. Как устроены данные (формат, распределение)
2. Что нужно бизнесу (а не просто пишет запрос)
3. Как измерить производительность (EXPLAIN — ваш друг)

-- Всегда смотрите план выполнения!
EXPLAIN 
SELECT * FROM massive_table 
WHERE create_date > CURRENT_DATE - 30;

P.S. Для глубокого погружения в оптимизацию SQL-запросов загляните к Даниле Бежину — там есть разборы реальных кейсов из production.