Как объединять данные из разных СУБД и делать это эффективно / Виталий Исаев / Yandex Infrastructure

Представьте, что вам необходимо выполнить анализ данных, распределённых по нескольким системам хранения: например, таблицы, размещённые в реляционных СУБД, надо объединить с CSV-файлами из S3. Что вы предпримете? Если данных немного, можно написать простой скрипт на любом ЯП, который последовательно вычитает данные из каждого источника в оперативную память и объединит их в одну таблицу, после чего её можно будет проанализировать. При этом вам придётся написать свою реализацию JOIN либо использовать для этого стороннюю библиотеку неизвестной эффективности. Но что делать, если данных очень много, они имеют сложную структуру, а для описания аналитических операций над ними гораздо лучше подойдёт привычный и выразительный SQL? Здесь на помощь приходят СУБД и движки обработки запросов с федеративными возможностями. В этом докладе мы поговорим о принципах работы таких систем и о ключевых оптимизациях, позволяющих им быстро и эффективно извлекать и обрабатывать большие объёмы данных из внешних источников. highload.ru/moscow/2024/abstracts/13087