Влияние структур индексов (B-Tree vs LSM-Tree) на производительность операций вставки и чтения в PostgreSQL и ClickHouse при смешанной нагрузке (OLTP/OLAP)

Аннотация

В статье представлен сравнительный анализ производительности двух фундаментальных структур хранения данных — B-Tree (реализованной в PostgreSQL) и LSM-Tree (реализованной в ClickHouse) — при обработке смешанной OLTP/OLAP-нагрузки. В рамках тестового стенда, развёрнутого в изолированных Docker-контейнерах с ограничением ресурсов, проведены замеры времени вставки (INSERT), времени точечного чтения (Point Select), времени агрегационных запросов (OLAP-скан) и амплификации записи (Write Amplification Factor) при нарастающем объёме данных от 1 до 10 миллионов записей. Результаты показывают, что LSM-Tree (ClickHouse) обеспечивает в 14–18 раз более высокую скорость потоковой вставки благодаря буферизации в памяти и последующей фоновой компакции, однако проигрывает B-Tree (PostgreSQL) на 40–60% при точечном чтении из-за необходимости проверки нескольких файлов данных. В сценарии смешанной нагрузки PostgreSQL демонстрирует более предсказуемые хвосты задержек (p99), тогда как ClickHouse подвержен резким деградациям производительности в моменты запуска фоновой компакции. Сформулированы практические рекомендации по выбору СУБД в зависимости от профиля нагрузки.