ScyllaDB что за база и чем лучше PostgreSQL?

ScyllaDB — это распределённая NoSQL-база данных, совместимая с Apache Cassandra и DynamoDB API. Она оптимизирована для высокой производительности, масштабируемости и низкой задержки, используя преимущества современных многопроцессорных систем и асинхронного программирования.

Преимущества ScyllaDB по сравнению с PostgreSQL

1. Масштабируемость:ScyllaDB горизонтально масштабируется, добавление узлов увеличивает производительность и объём данных без изменений в приложении.
   PostgreSQL больше ориентирован на вертикальное масштабирование.
   
2. Производительность под нагрузкой:ScyllaDB обеспечивает низкую задержку при высоких нагрузках благодаря асинхронной архитектуре и эффективной работе с аппаратными ресурсами.
   PostgreSQL может испытывать проблемы при больших объёмах операций записи или с большой конкуренцией транзакций. Благодаря log-structured merge-tree (LSM tree) ScyllaDB лучше справляется с большими объёмами записи.
   
3. Работа с большими данными:ScyllaDB идеально подходит для хранения терабайтов и петабайтов данных, распределяя их между узлами.
   PostgreSQL требует больше ручного управления (например, через шардинг) для работы с такими объёмами.
   
4. Высокая доступность и отказоустойчивость:ScyllaDB автоматически реплицирует данные между узлами, обеспечивая устойчивость к сбоям без необходимости внешних инструментов.
   В PostgreSQL такие функции требуют использования дополнительных решений, как Patroni или BDR.
   
5. Простота масштабирования:Добавление узлов в кластер ScyllaDB автоматически распределяет нагрузку и данные.
   В PostgreSQL масштабирование через шардинг сложнее и требует значительных усилий.
   
6. Асинхронность:ScyllaDB использует асинхронное выполнение запросов, что минимизирует накладные расходы на блокировки и управление потоками.
   

Недостатки и слабые места ScyllaDB

1. Модель данных:ScyllaDB ограничена моделью данных Cassandra (ключ-значение, широкие строки, отсутствие сложных запросов).
   PostgreSQL предлагает богатый функционал реляционной базы данных, включая сложные SQL-запросы, транзакции, индексы и поддержку JSONB.
   
2. Транзакционность:В ScyllaDB нет полной поддержки ACID-транзакций (хотя есть легковесные транзакции), что может быть критично для приложений с жёсткими требованиями к консистентности.
   PostgreSQL полностью поддерживает ACID.
   
3. Обучение и сложность:Для управления ScyllaDB требуется понимание распределённых систем, консистентности, шардирования и репликации.
   PostgreSQL проще в управлении и требует меньшего уровня знаний для стандартных сценариев использования.
   
4. Оптимизация запросов:Нет таких механизмов, как планировщик запросов PostgreSQL. В ScyllaDB разработчик должен сам проектировать данные с учётом шаблонов запросов.
   
5. Затраты на инфраструктуру:ScyllaDB требует мощного оборудования для раскрытия своего потенциала (например, SSD, многоядерные процессоры, большой объём памяти).
   PostgreSQL может быть развернут на менее производительных машинах.
   
6. Экосистема и инструменты:PostgreSQL имеет огромное количество инструментов и библиотек для интеграции. У ScyllaDB экосистема более узкая.
   
7. Консистентность данных:ScyllaDB использует модель eventual consistency по умолчанию, что может привести к конфликтам данных.
   PostgreSQL обеспечивает строгую консистентность.
   

Когда выбрать ScyllaDB вместо PostgreSQL

• Если нужна горизонтальная масштабируемость.
• Для обработки больших объёмов данных с высокой скоростью (логирование, IoT, аналитика).
• Когда требуется высокая доступность и отказоустойчивость.
• Для распределённых систем с требованиями к низкой задержке.

Когда выбрать PostgreSQL вместо ScyllaDB

• Для приложений с высокой степенью транзакционности (банкинг, ERP).
• Когда нужны сложные SQL-запросы, связи между таблицами.
• Для аналитики и BI-систем.
• В случае ограниченного бюджета на инфраструктуру.

ScyllaDB эффективна для масштабируемых NoSQL-сценариев, но PostgreSQL остаётся универсальным выбором для традиционных баз данных.

ScyllaDB отлично подходит для сценариев с крайне высокой интенсивностью записей и чтений (heavy write/read workload), где нужны минимальные задержки и лёгкое масштабирование под большие объёмы данных, но не требуется полноценная реляционная модель или сложные транзакции (ACID). Например, хранение и обработка журналов (логов), телеметрии, IoT-данных, оперативная аналитика.