Продолжим тему из публикации «Как поместить весь мир в обычный ноутбук: PostgreSQL и OpenStreetMap».
Сегодня визуализируем 15 мест где в России больше всего зданий. В этом нам поможет мой проект openstreetmap_h3 и PostgreSQL 15. На данный момент OpenStreetMap H3 единственное решение для импорта OSM данных партиционированных по H3 геоиндексу в PostgreSQL и Citus massive parallel processing. Сохраним данные в колоночное хранилище и посмотрим на план запроса для него.
В этой публикации мы будем агрегировать данные в большой таблице где нас интересуют для этих операций лишь два столбца и сможем извлечь пользу от этой модели данных на NVMe накопителе. Раньше я работал с колоночными базами данных AWS Redshift, Dremio, QuestDB и HeavyDB, но не смотря на их производительность, до функционала/протестированности и стабильности PostgreSQL им еще пока еще ох как далеко. Вот и отлично, попробуем получить все плюсы экосистемы PostgreSQL и колоночного хранилища citus. Вперед, к заветной цели на самых свежих версиях программ нашего аналитического стека!