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哪种数据库最适合数据分析师?

2018-07-17 12:00:07 200万次浏览

数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?

虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。

Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就,分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。例如,在Redshift中如何获取当前时间,是NOW()、CURDATE()、CURDATE、SYSDATE 还是WHATDAYISIT。

在Mode公司,分析师每天都会使用各种不同的语言编写几千个查询,运行在Mode编辑器里的查询超过百万个,而Benn Stancil就是从这些数据出发,对MySQL、PostgreSQL、Redshift、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。

1.查询错误是否容易解决

首先,Benn Stancil认为查询错误是否容易解决是衡量数据库的一个最基本指标。数据库提供的错误信息(通常是语法错误、函数名错误、逗号错位等)最能表明该系统是否会对数据分析师造成极大的挫败感。通过对8种数据库查询错误频率的比较,Benn Stancil发现Vertica和SQL Server错误率最高,MySQL和Impala最低,如图所示:

但是,对于该结果Benn Stancil认为可能有点不严谨,因为Impala、MySQL和Hive是开源的免费产品,而Vertica、SQL Server和BigQuery不是,后三者的用户通常是有充足分析预算的大型企业,其较高的错误率很有可能是由于使用更深入而不是语言“更难用”。

2.复杂性

除了错误率之外,Benn Stancil还讨论了复杂性。虽然不同语言其查询长度、查询复杂性和语言复杂性之间的关系盘根错节,要界定清楚很难,但可以间接使用查询长度作为度量的指标,因为一门语言之所以简单很有可能是因为它简洁。这八种数据库查询长度的统计结果如下: