Название статьи:
ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОЙ АРХИТЕКТУРЫ ХРАНЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ИЗ ФИНАНСОВЫХ ОТЧЁТОВ WILDBERRIES: ROW-STORE И COLUMN-STORE
Авторы:
Романовский И. О., Ткаченко А. В., Серпинский Р. Э.
Ключевые слова: Wildberries; финансовые отчёты; PostgreSQL; DuckDB; row-store; column-store; аналитические запросы; производительность СУБД; бизнес-аналитика.
Страницы: 178-184
Аннотация: <v:line from="470.35pt,3.05pt" id="Line_x0020_1765" o:allowincell="f" o:gfxdata="UEsDBBQABgAIAAAAIQC75UiUBQEAAB4CAAATAAAAW0NvbnRlbnRfVHlwZXNdLnhtbKSRvU7DMBSF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" strokeweight="1.41281mm" style="position:absolute; left:0; text-align:left; flip:y; z-index:251654656" to="991.9pt,3.05pt"> <w:wrap anchorx="margin"> </w:wrap></v:line><v:line from="470.35pt,3.05pt" id="_x0000_s1026" o:allowincell="f" o:gfxdata="UEsDBBQABgAIAAAAIQC75UiUBQEAAB4CAAATAAAAW0NvbnRlbnRfVHlwZXNdLnhtbKSRvU7DMBSF
dyTewfKKEqcMCKEmHfgZgaE8wMW+SSwc27JvS/v23KTJgkoXFsu+P+c7Ol5vDoMTe0zZBl/LVVlJ
gV4HY31Xy4/tS3EvRSbwBlzwWMsjZrlprq/W22PELHjb51r2RPFBqax7HCCXIaLnThvSAMTP1KkI
+gs6VLdVdad08ISeCho1ZLN+whZ2jsTzgcsnJwldluLxNDiyagkxOquB2Knae/OLUsyEkjenmdzb
mG/YhlRnCWPnb8C898bRJGtQvEOiVxjYhtLOxs8AySiT4JuDystlVV4WPeM6tK3VaILeDZxIOSsu
ti/jidNGNZ3/J08yC1dNv9v8AAAA//8DAFBLAwQUAAYACAAAACEArTA/8cEAAAAyAQAACwAAAF9y
ZWxzLy5yZWxzhI/NCsIwEITvgu8Q9m7TehCRpr2I4FX0AdZk2wbbJGTj39ubi6AgeJtl2G9m6vYx
jeJGka13CqqiBEFOe2Ndr+B03C3WIDihMzh6RwqexNA281l9oBFTfuLBBhaZ4ljBkFLYSMl6oAm5
8IFcdjofJ0z5jL0MqC/Yk1yW5UrGTwY0X0yxNwri3lQgjs+Qk/+zfddZTVuvrxO59CNCmoj3vCwj
MfaUFOjRhrPHaN4Wv0VV5OYgm1p+LW1eAAAA//8DAFBLAwQUAAYACAAAACEA3juHjysCAACPBAAA
HwAAAGNsaXBib2FyZC9kcmF3aW5ncy9kcmF3aW5nMS54bWykVMGOmzAQvVfqP1i+J0BCWIKWrCqS
7CXtrpRt715jwKqxkU1IVlX/vWMDSTbdU8sBxvbMmzdvPNw/nGqBOqYNVzLFwdTHiEmqci7LFH9/
2U5ijExLZE6EkizFb8zgh9XnT/ckKTVpKk4RIEiTkBRXbdsknmdoxWpipqphEs4KpWvSwlKXXq7J
EZBr4c18P/JqwiVeXaDWpCXooPk/QAlFf7I8I7IjBiAFTa53Bo6C/j8ySWT3qJt986wtc/qte9aI
5ykG5SSpQSLsDQeDGyy9m6jyAnAqdG39VVGgk0N5s2+HwU4tov0mvezS6ukDX1ptPvCGxH0CMK6S
0pPcNzar7DJr3tayHGvZcclQcBctzkVd+9vQHQhvkFRZRWTJ9hVp2MtbAzIENgTSgkLnGKfDeUUS
A5nR6/GryiGAHFrlboNljArBmx8W5UqcMJzHQAWBFtF8NouWA61RpyiazaMYHM5qnesnSaNN+8hU
jayRYgGVOWzS7UzbUx1dnDJqy4VwbRASHVO88OOoZ2OU4Lk9tX5Gl6+Z0KgjAvrmnqHwd25aHWTu
0CpG8s1gt4SL3gaiQlo8qAX4DFY/DL+W/nITb+JwEs6izST01+vJl20WTqJtcLdYz9dZtg5+22KC
MKl4njNp2Y2DGYR/3fqaU62MKtopVbUHV49TNg4njGbgX0ZTjjp479Fdb4Hs+HWkoQrb0r7v/R3z
bkbRnQ2/Djvv1+vVHwAAAP//AwBQSwMEFAAGAAgAAAAhAOFRNx/PBgAA5hsAABoAAABjbGlwYm9h
cmQvdGhlbWUvdGhlbWUxLnhtbOxZzW/cRBS/I/E/jHxvs9/NRt1U2c1uA23aKNkW9Thrz9rTjD3W
zGzSvaH2iISEKIgDlbhxQEClVuJS/ppAERSp/wJvZmyvJ+uQtI2gguaQtZ9/877fm6/LV+7FDB0Q
ISlPel79Ys1DJPF5QJOw590ajy6sekgqnASY8YT0vDmR3pX199+7jNd8RtMJxyIYRyQmCBglcg33
vEipdG1lRfpAxvIiT0kC36ZcxFjBqwhXAoEPQUDMVhq1WmclxjTx1oGj0oyGDP4lSmqCz8SeZkNQ
gmOQfnM6pT4x2GC/rhFyLgdMoAPMeh7wDPjhmNxTHmJYKvjQ82rmz1tZv7yC17JBTJ0wtjRuZP6y
cdmAYL9hZIpwUgitj1rdS5sFfwNgahk3HA4Hw3rBzwCw74OlVpcyz9Zotd7PeZZA9nGZ96DWrrVc
fIl/c0nnbr/fb3czXSxTA7KPrSX8aq3T2mg4eAOy+PYSvtXfGAw6Dt6ALL6zhB9d6nZaLt6AIkaT
/SW0DuholHEvIFPOtirhqwBfrWXwBQqyocguLWLKE3VSrsX4LhcjAGggw4omSM1TMsU+5OQAxxNB
sRaA1wgufbEkXy6RtCwkfUFT1fM+THHilSAvn33/8tkTdHT/6dH9n44ePDi6/6Nl5IzawklYHvXi
28/+fPQx+uPJNy8eflGNl2X8rz988svPn1cDoXwW5j3/8vFvTx8//+rT3797WAHfEHhSho9pTCS6
QQ7RLo/BMOMVV3MyEa82YhxhWh6xkYQSJ1hLqeA/VJGDvjHHLIuOo0efuB68LaB9VAGvzu46Cu9F
YqZoheRrUewAtzlnfS4qvXBNyyq5eTxLwmrhYlbG7WJ8UCV7gBMnvsNZCn0zT0vH8EFEHDV3GE4U
DklCFNLf+D4hFdbdodTx6zb1BZd8qtAdivqYVrpkTCdONi0GbdEY4jKvshni7fhm+zbqc1Zl9SY5
cJFQFZhVKD8mzHHjVTxTOK5iOcYxKzv8OlZRlZJ7c+GXcUOpINIhYRwNAyJl1ZibAuwtBf0aho5V
GfZtNo9dpFB0v4rndcx5GbnJ9wcRjtMq7B5NojL2A7kPKYrRDldV8G3uVoh+hzjg5MRw36bECffp
3eAWDR2VFgmiv8yEjiW0aqcDxzT5u3bMKPRjmwPn146hAT7/+lFFZr2tjXgD5qSqStg61n5Pwh1v
ugMuAvr299xNPEt2CKT58sTzruW+a7nef77lnlTPZ220i94KbVevG+yi2CyR4xNXyFPK2J6aM3Jd
mkWyhHkiGAFRjzM7QVLsmNIIHrO+7uBCgc0YJLj6iKpoL8IpLLDrnmYSyox1KFHKJWzsDLmSt8bD
Il3ZbWFbbxhsP5BYbfPAkpuanO8LCjZmtgnN5jMX1NQMziqseSljCma/jrC6VurM0upGNdPqHGmF
yRDDZdOAWHgTFiAIli3g5Q7sxbVo2JhgRgLtdzv35mExUTjPEMkIBySLkbZ7OUZ1E6Q8V8xJAORO
RYz0Ju8Ur5WkdTXbN5B2liCVxbVOEJdH702ilGfwIkq6bo+VI0vKxckSdNjzuu1G20M+TnveFPa0
8BinEHWp13yYhXAa5Cth0/7UYjZVvohmNzfMLYI6HFNYvy8Z7PSBVEi1iWVkU8N8ylKAJVqS1b/R
BreelwE2019Di+YqJMO/pgX40Q0tmU6Jr8rBLlG07+xr1kr5TBGxFwWHaMJmYhdD+HWqgj0BlXA0
YTqCfoFzNO1t88ltzlnRlU+vDM7SMUsjnLVbXaJ5JVu4qeNCB/NWUg9sq9TdGPfqppiSPydTymn8
PzNFzydwUtAMdAR8OJQVGOl67XlcqIhDF0oj6o8ELBxM74BsgbNY+AxJBSfI5leQA/1ra87yMGUN
Gz61S0MkKMxHKhKE7EBbMtl3CrN6NndZlixjZDKqpK5MrdoTckDYWPfAjp7bPRRBqptukrUBgzue
f+57VkGTUC9yyvXm9JBi7rU18E+vfGwxg1FuHzYLmtz/hYoVs6odb4bnc2/ZEP1hscxq5VUBwkpT
QTcr+9dU4RWnWtuxlixutHPlIIrLFgOxWBClcN6D9D+Y/6jwmb1t0BPqmO9Cb0Vw0aCZQdpAVl+w
Cw+kG6QlTmDhZIk2mTQr69ps6aS9lk/W57zSLeQec7bW7CzxfkVnF4szV5xTi+fp7MzDjq8t7URX
Q2SPlyiQpvlGxgSm6tZpG6doEtZ7Htz8QKDvwRPcHXlAa2haQ9PgCS6EYLFkb3F6XvaQU+C7pRSY
Zk5p5phWTmnllHZOgcVZdl+SUzrQqfQVB1yx6R8P5bcZsILLbj/ypupcza3/BQAA//8DAFBLAwQU
AAYACAAAACEAnGZGQbsAAAAkAQAAKgAAAGNsaXBib2FyZC9kcmF3aW5ncy9fcmVscy9kcmF3aW5n
MS54bWwucmVsc4SPzQrCMBCE74LvEPZu0noQkSa9iNCr1AcIyTYtNj8kUezbG+hFQfCyMLPsN7NN
+7IzeWJMk3ccaloBQae8npzhcOsvuyOQlKXTcvYOOSyYoBXbTXPFWeZylMYpJFIoLnEYcw4nxpIa
0cpEfUBXNoOPVuYio2FBqrs0yPZVdWDxkwHii0k6zSF2ugbSL6Ek/2f7YZgUnr16WHT5RwTLpRcW
oIwGMwdKV2edNS1dgYmGff0m3gAAAP//AwBQSwECLQAUAAYACAAAACEAu+VIlAUBAAAeAgAAEwAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAW0NvbnRlbnRfVHlwZXNdLnhtbFBLAQItABQABgAIAAAAIQCtMD/xwQAA
ADIBAAALAAAAAAAAAAAAAAAAADYBAABfcmVscy8ucmVsc1BLAQItABQABgAIAAAAIQDeO4ePKwIA
AI8EAAAfAAAAAAAAAAAAAAAAACACAABjbGlwYm9hcmQvZHJhd2luZ3MvZHJhd2luZzEueG1sUEsB
Ai0AFAAGAAgAAAAhAOFRNx/PBgAA5hsAABoAAAAAAAAAAAAAAAAAiAQAAGNsaXBib2FyZC90aGVt
ZS90aGVtZTEueG1sUEsBAi0AFAAGAAgAAAAhAJxmRkG7AAAAJAEAACoAAAAAAAAAAAAAAAAAjwsA
AGNsaXBib2FyZC9kcmF3aW5ncy9fcmVscy9kcmF3aW5nMS54bWwucmVsc1BLBQYAAAAABQAFAGcB
AACSDAAAAAA=
" strokeweight="1.41281mm" style="position:absolute; left:0; text-align:left; flip:y; z-index:251665920" to="991.9pt,3.05pt"> <w:wrap anchorx="margin"> </w:wrap></v:line>В работе проводится сравнительный анализ производительности строчно-ориентированной СУБД PostgreSQL и колоночной системы DuckDB при хранении и обработке «широких» финансовых отчётов маркетплейса Wildberries. Исследование охватывает типовые аналитические запросы (агрегации, группировки, оконные функции) и включает замер времени выполнения, нагрузки на CPU и RAM, а также эффективности дискового хранения. На основе Python-скрипта реализован автоматизированный прогон идентичных SQL-запросов и мониторинг вычислительных ресурсов, что позволяет объективно оценить преимущества и ограничения строчно- и колоночно-ориентированных архитектур в задачах бизнес-аналитики. Полученные результаты показывают существенное преимущество DuckDB по скорости обработки и компактности хранения по сравнению с PostgreSQL при работе с табличными данными отчётности Wildberries.
Полный текст статьи недоступен
Скачать полный текст статьи
Журнал индексируется в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ)
Журнал "Оригинальные исследования (ОРИС)" (включен в РИНЦ) ведет прием статей в ближайший номер до 31 января 2026 г.
Архив выпусков
- 2025 - Том 15, Выпуск 11
- 2025 - Том 15, Выпуск 10
- 2025 - Том 15, Выпуск 9
- 2025 - Том 15, Выпуск 8
- 2025 - Том 15, Выпуск 7
- 2025 - Том 15, Выпуск 6
- 2025 - Том 15, Выпуск 5
- 2025 - Том 15, Выпуск 4
- 2025 - Том 15, Выпуск 3
- 2025 - Том 15, Выпуск 2
-
Весь архив