Работали ли вы с колоночными базами данных?

Да, имею опыт работы с колоночными СУБД, в частности с ClickHouse для аналитики и Cassandra для работы с временными рядами. Их основное преимущество — высокая скорость выполнения агрегирующих запросов (SUM, AVG, COUNT) за счет хранения данных по столбцам, а не по строкам, и эффективного сжатия.

Пример создания таблицы в ClickHouse:

CREATE TABLE user_events (
    event_date Date,
    user_id UInt32,
    event_type String,
    duration_sec UInt32,
    country_code FixedString(2)
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (event_date, user_id)
PARTITION BY toYYYYMM(event_date);

Типичные сценарии использования:

• Аналитические отчеты и дашборды: быстрое вычисление метрик за день/неделю/месяц.
• Хранение логов и событий: append-only данные, которые редко обновляются, но часто агрегируются.
• Машинное обучение: подготовка признаков (features) из больших таблиц.

Особенности и ограничения:

• Сильные стороны: отличная производительность для SELECT с агрегациями и фильтрацией по колонкам, входящим в первичный ключ. Высокий уровень сжатия данных.
• Слабые стороны: неэффективны для частых точечных обновлений (UPDATE) или удалений (DELETE). Транзакции либо отсутствуют, либо сильно ограничены.

В моем опыте была задача построения системы аналитики в реальном времени, где данные из Kafka загружались в ClickHouse, а затем использовались для генерации отчетов с задержкой менее минуты.