Комментарии (98)
- Бенчмарк с 650GB данных считается микробенчмарком; реальные рабочие нагрузки часто достигают PB/EB-масштабов, где распределенные системы остаются актуальными.
- Основным узким местом выступает I/O (особенно сетевая пропускная способность экземпляров, как c5.4xlarge с 10Gbps), а не CPU, что делает single-node инструменты (DuckDB, Polars) эффективными для таких объемов.
- Spark необходим для распределенных вычислений при работе с очень большими данными или конкурентных запросах к частям данных, но для 650GB его преимущества сомнительны.
- Предлагались альтернативы: DuckLake, awk, GNU-инструменты, а также использование экземпляров с более высокой пропускной способностью (m6a вместо c5).
- Многие рабочие нагрузки в реальности меньше 650GB, и Spark часто используется избыточно для задач, где достаточно single-node решений.
SedonaDB: A new geospatial DataFrame library written in Rust
Представлен новый однопроцессорный аналитический движок базы данных, где геопространственные данные являются ключевым элементом архитектуры. Он оптимизирован для работы с геометрическими объектами и растрами, поддерживая стандартные пространственные операции, такие как объединения, кластеризация и анализ расстояний. Движок интегрируется с популярными форматами данных, включая GeoJSON, Shapefiles и GeoParquet, что упрощает обработку сложных геоданных без необходимости распределённых систем.
Особенность подхода — высокая производительность на одном узле благодаря специализированным индексам и алгоритмам, что снижает порог входа для проектов, требующих пространственного анализа. Это делает решение практичным для сценариев, где распределённые кластеры избыточны, но нужна эффективная работа с картографическими данными и геоаналитикой.
Комментарии (47)
- Подчеркивается необходимость SedonaDB для больших геопространственных рабочих нагрузок, где традиционные решения (DuckDB, PostGIS) не подходят, особенно из-за поддержки CRS и производительности.
- Высказываются сомнения в целесообразности нового инструмента, так как PostGIS и DuckDB с их расширениями покрывают потребности большинства пользователей.
- Отмечаются ключевые преимущества SedonaDB: высокая производительность при работе с данными не из БД (например, GeoParquet), поддержка дополнительных CRS и отсутствие зависимости от работающего сервиса.
- Обсуждаются технические особенности: реализация на Rust для производительности, интеграция с экосистемой Apache Arrow (DataFusion) и поддержка нескольких языков программирования.
- Упоминаются текущие ограничения других инструментов: "сырые" края пространственного расширения DuckDB и блокировка развития GeoPolars из-за отсутствия поддержки типов расширений Arrow в Polars.