Trage analytics? Kijk naar de architectuur, niet naar de data
Van 3,5 seconden naar circa 30 milliseconden op dezelfde workload: dat is geen optimalisatie meer, maar een andere prestatieklasse.
We blijven “big data” te vaak de schuld geven van trage analytics, terwijl het echte probleem meestal ergens anders zit. Software engineer Arsh Goyal liet dat zien met een benchmark op een TPC-H-dataset van 6 miljoen rijen: dezelfde analytische query duurde in PostgreSQL 3,5 seconden, in DuckDB 125 milliseconden en in Exasol Personal circa 30 milliseconden.
Van 3,5 seconden naar ~30 milliseconden op exact dezelfde workload is geen optimalisatie meer: dat is een compleet andere prestatieklasse.
De ongemakkelijke waarheid: veel teams werken nog steeds met de verkeerde tools en bestempelen dat vervolgens als een dataprobleem. Bij C-data zien we dit dagelijks terug. De grootste vertraging zit zelden in datavolume, maar bijna altijd in architectuurkeuzes.
Juist daarom werken we graag samen met partners als Exasol. Analytics vraagt om technologie die vanaf de basis is ontworpen voor snelheid, schaal en complexiteit, niet om workarounds op systemen met een ander doel. Zo kunnen teams zich richten op inzichten in plaats van op het tunen van queries of het verklaren van vertragingen.
Wat houdt uw queries nu écht tegen: de hoeveelheid data, of de manier waarop het platform is opgebouwd?