Starburst, Dremio və Databricks SQL: sorğu mühərriki seçimi

Starburst, Dremio və Databricks SQL — üçü də lakehouse anbarı üzərində SQL icra edir, amma fərqli şeylər üçün optimallaşdırılıb. Starburst federasiya mühərrikidir: gücü çoxsaylı fərqli sistemləri yerində sorğulamaqdadır. Dremio Iceberg-nativ lakehouse üzərində aqressiv sürətləndirmə ilə sürətli BI analitikasına yönəlib. Databricks SQL isə daha geniş data və ML platformasının analitik üzüdür və Spark əsaslı emalın onsuz da mərkəzdə olduğu yerdə ən güclüdür.

Açıqlama: Yukon Labs Starburst tətbiq edir. Digər ikisinin daha yaxşı cavab olduğu yerlərdə bu məqalə bunu deyir — və işlərin xeyli hissəsində elədir.

Seçimi həll edən sual

«Hansı daha sürətlidir» yox. Həlledici sual budur: mühitinizin forması nədir və onunla nə etməyə icazəniz var?

• Datanız artıq bir lakehouse-da birləşibsə və emalınız Spark mərkəzlidirsə → Databricks.
• Prioritetiniz məhdud sayda mənbəli lake üzərində sürətli dashboard-lardırsa → Dremio.
• Datanız birləşdirə bilmədiyiniz çoxsaylı fərqli sistemlərə yayılıbsa → Starburst.
• Tamamilə on-premise və ya şəbəkədən ayrılmış işləməlisinizsə → bu, performans müzakirəyə girməmişdən əvvəl seçimlərin çoxunu aradan qaldırır.

Sonuncu bənd bu bazarda ciddi qəbul edilməlidir. Databricks mahiyyətcə bulud platformasıdır; real şəbəkədən ayrılmış tətbiqi yoxdur. Dremio-nun öz serverində quraşdırma variantları var, amma getdikcə buluda yönəlir. Starburst Enterprise isə öz Kubernetes klasterinizdə işləmək üçün nəzərdə tutulub və müntəzəm olaraq belə işləyir. Nəzarət altındakı Azərbaycan bankı üçün bu fərq qiymətləndirməni çox vaxt elə orada bitirir.

Federasiya

Starburst məhz bunun ətrafında qurulub. Relyasion bazaları, NoSQL anbarlarını, obyekt anbarını, mainframe çıxarışlarını və mesaj sistemlərini əhatə edən əlli-artıq konnektor, işi hər mənbəyə aşağı ötürən yetkin, xərcə əsaslanan optimallaşdırıcı və köhnə relyasion sistemləri oxuyarkən adi darboğazı aradan qaldıran paralel JDBC oxuması. Oracle core banking cədvəlini obyekt anbarındakı Iceberg cədvəlinə və PostgreSQL əməliyyat bazasına bir sorğuda birləşdirmək burada adi haldır, güclə yerinə yetirilən iş yox. 2026-cı ilin müstəqil müqayisələri Starburst-u ən geniş mənbə sistemləri dəstini idarə edən mühərrik kimi göstərməkdə davam edir.

Dremio federasiya edir, amma konnektor dəsti dardır və dizayn mərkəzi datanın çoxunun lake-də, bir neçə xarici mənbənin isə qoşulmuş olduğunu fərz edir. İşləyir; sadəcə eyni əhatə deyil.

Databricks SQL Lakehouse Federation vasitəsilə federasiya edir və bu istiqamət xeyli yaxşılaşıb, amma platformanın fərziyyəsi datanın lakehouse-a gəlməsidir. Federasiya nəzərdə tutulan davamlı vəziyyət yox, miqrasiya dövründəki körpüdür.

Həqiqətən fərqli sistemlərdən ibarət mühit üzərində federasiya mərkəzi tələbinizdirsə, üçü arasında ən güclüsü Starburst-dur və fərq az deyil.

Performans

Hər biri öz təyinatında sürətlidir və onları bir benchmark üzərində müqayisə etmək yanıldıcıdır.

Databricks SQL (Photon mühərriki) öz mühitində Delta cədvəlləri üzərində geniş miqyaslı analitik sorğularda əladır. Data artıq Databricks-də Delta formatındadırsa, onu üstələmək çox çətindir.

Dremio güclü BI performansına Apache Arrow əsaslı mühərrik, LLVM kod generasiyası və reflection-lar hesabına çatır — sorğuların şəffaf şəkildə yönləndirildiyi, avtomatik saxlanılan materiallaşdırılmış aqreqasiyalar. Dremio geniş yayılmış şablonlarda 20 dəfəyə qədər sürətlənmə iddia edir və Autonomous Reflections aqreqasiyaları insan qərarı olmadan əvvəlcədən hesablayır. Təkrarlanan dashboard sorğuları üçün bu, həqiqətən effektivdir və Dremio-nun ən aydın fərqləndirici cəhətidir.

Starburst federativ və interaktiv sorğularda yaxşı işləyir, təkrarlanan şablonlar üçün caching və materiallaşdırılmış görünüşlərlə. Öz nativ optimallaşdırılmış formatındakı dataya qarşı tək mənbəli sorğuda ixtisaslaşmış mühərrik adətən qalib gələcək. Dörd sistemi əhatə edən sorğuda isə digərləri rəqabət aparmır — əvvəlcə pipeline olmadan onu ifadə belə edə bilmirlər.

Əməliyyat baxımından əhəmiyyətli müqayisə bir sorğu üzərində mühərrik-mühərrikə deyil. Bu, yeni sistemlərarası suala cavab almağa sərf olunan ümumi vaxtdır və ora federasiya olmayan variantların tələb etdiyi pipeline da daxildir.

Cədvəl formatı, kataloq və kilidlənmə

Fayl formatı sualı böyük ölçüdə həll olunub — Iceberg neytral standartdır və Databricks Delta-nın metadata quruluşunu Iceberg v4 ilə yaxınlaşdırmağı təklif edib. 2026-cı ildə canlı kilidlənmə sualı format yox, kataloqdur.

Starburst formatdan asılı deyil: Iceberg, Delta, Hudi, həmçinin sadə Parquet və ya ORC — ən böyük investisiya Iceberg-ədir. Datanız öz obyekt anbarınızda açıq fayllardadır, mühərrik isə əvəzlənə biləndir.

Dremio Iceberg-nativdir və 2026-cı ilin fevralında ən yüksək səviyyəli Apache layihəsinə yüksələn Apache Polaris layihəsinin həmmüəllifidir. Iceberg REST kataloq protokolunda danışan istənilən mühərrik eyni kataloq vasitəsilə oxuyur və yazır — açıq idarə olunan mövqe.

Databricks Delta Lake-i yaradıb və ən yaxşı onunla işləyir. Unity Catalog xüsusi, idarə olunan kataloqdur; açıq mənbəli variantı Apache 2.0 lisenziyalıdır, amma nə Polaris əsaslıdır, nə də Iceberg-nativ. Qarşılıqlı uyğunluq xeyli yaxşılaşıb, oradan köçmək isə mümkün, lakin asan deyil.

Əvvəllər bahalı warehouse miqrasiyasından keçmiş təşkilatlar üçün mühərrik və kataloqun əvəzlənə bilməsi təkrarlanan satınalma tələbidir və bu, Starburst ilə Dremio-nun xeyrinədir.

Xərc modeli

Starburst klasteri lisenziyalaşdırır, hesablama isə öz infrastrukturunuzda işləyir. Proqnozlaşdırıla biləndir və sabit ağır istifadənin xeyrinədir. On-premise tətbiqlərdə növbəti sorğunun marjinal xərci sizin öz avadanlığınızdır.

Dremio pulsuz community versiyası və kommersiya səviyyəsi təklif edir, lake mərkəzli yük üçün ümumi xərc adətən digər ikisindən aşağıdır.

Databricks SQL istehlaka görə qiymətlənir. Dəyişkən yükdə çevik və həqiqətən səmərəlidir; eyni zamanda təşkilatların xərc sürprizlərindən ən çox danışdığı yerdir, çünki istehlak qiyməti + self-service analitika + sorğu idarəetməsinin olmaması yaxşı sənədləşdirilmiş birləşmədir.

Üçündən heç biri korporativ miqyasda ucuz deyil. Modellər kifayət qədər fərqlidir ki, doğru müqayisə qiymət siyahılarının deyil, öz gözlənilən sorğu şablonunuz üzərində proqnozun müqayisəsi olsun.

Ekosistem və bacarıqlar

Databricks böyük fərqlə ən geniş ekosistemə malikdir — ML, streaming, notebook-lar, Unity Catalog idarəetməsi, böyük praktik icma və bol təlim materialı. Komandanız Spark-nativdirsə, hər şey tanışdır.

Starburst Trino-nun Trino Software Foundation tərəfindən saxlanılan geniş açıq mənbə icmasından faydalanır. Trino bacarıqları vendordan asılı olmadan mövcuddur — bu, işə götürmədə real üstünlükdür — standart SQL isə analitiklərin yenidən öyrənməsini tələb etmir.

Dremio-nun icması üçü arasında ən kiçikdir, hərçənd Polaris və Iceberg işi onun tanınmasını xeyli artırıb.

Konkret olaraq Azərbaycanda bu bacarıq hovuzlarının heç biri dərin deyil. Praktiki üstünlük SQL tanışlığıdır və bu, Spark səlisliyi tələb edən hər şeydən çox Starburst ilə Dremio-nun xeyrinədir.

İdarəetmə

Databricks Unity Catalog yetkin idarəetmə qatıdır — lineage, giriş nəzarəti, kəşf — sıx inteqrasiya olunub və platformanın ən güclü xüsusiyyətlərindəndir.

Starburst hər federativ mənbədə eyni şəkildə tətbiq olunan incə dənəvərlikli sətir və sütun səviyyəli giriş nəzarəti verir — öz təhlükəsizlik modeli belə qaydaları ifadə edə bilməyən mənbələr də daxil olmaqla. Bank üçün seçilən imkan budur: fərqli sistemlərdən ibarət mühit üzərində bir siyasət qatı, bunu tənzimləyiciyə sübut etmək altı dəfə təkrar qurulmuş eyni qaydalardan xeyli asandır.

Dremio məqbul giriş nəzarəti təklif edir, hər ikisindən az əhatəli.

Üçü də texniki idarəetməni örtür. Heç biri biznes kataloqunu — tərifləri, sahibliyi, biznes lineage-ini — əvəz etmir; bu ayrıca məsələ olaraq qalır və OvalEdge məhz onu həll edir.

Hansını seçməli

Databricks SQL — əgər: artıq Databricks-dəsinizsə, emalınız Spark mərkəzlidirsə, ML və analitika bir platformanı bölüşürsə, bulud tətbiqi məqbuldursa və bir bütöv mühit istəyirsinizsə. Federasiya üçün seçməyin, on-premise lazımdırsa da seçməyin.

Dremio — əgər: datanız lake-də birləşibsə, prioritetiniz sürətli BI dashboard-larıdırsa, açıq idarə olunan kataloq üzərində Iceberg-nativ mühərrik istəyirsinizsə və xərc federasiya əhatəsindən vacibdirsə. Reflection-lar öz işində həqiqətən yaxşıdır.

Starburst — əgər: datanız birləşdirə bilmədiyiniz və ya birləşdirməməli olduğunuz sistemlərə yayılıbsa, on-premise və ya şəbəkədən ayrılmış tətbiq lazımdırsa, fərqli mənbələr üzərində ardıcıl giriş nəzarətinə ehtiyacınız varsa və mühərrikin əvəzlənə bilən qalmasını istəyirsinizsə.

Azərbaycandakı bankların və dövlət qurumlarının çoxu üçün tətbiq məhdudiyyəti və fərqli sistemlərdən ibarət mühit Starburst-a işarə edir — biz onu ona görə tətbiq edirik. Datası Delta-da birləşmiş, artıq Databricks-ə bağlanmış təşkilat üçün isə Starburst-a keçmək geriyə addım olardı və biz bunu onlara açıq deyərdik.

Qiymətləndirmə haqqında bir qeyd

Pis nəticələnmiş qiymətləndirmələrdən öyrənilmiş üç praktiki tövsiyə.

Vendorun benchmark-ı ilə yox, öz ən pis sorğunuzla test edin. Dörd sistemi əhatə edən və bu gün hazırlanması bir həftə çəkən sorğu ilə. Davranışını bilməli olduğunuz məhz odur.

Pipeline-ı da müqayisəyə daxil edin. A variantı sorğunu dörd saniyəyə işlədirsə, amma qurulması üç həftə çəkən pipeline tələb edirsə, B variantı isə onu bu gün qırx saniyəyə işlədirsə, dürüst ölçü cavaba qədərki vaxtdır.

Təhlükəsizlik baxışını konsepsiya sınağının sonuna yox, içinə salın. Tənzimlənən qurumlar üçün variantı performansdan daha çox tətbiq və giriş nəzarəti sualları aradan qaldırır. Bunu dördüncü ayda kəşf etmək bahalı olur.

Əsas məqamlar

• Bunlar fərqli şeylər üçün optimallaşdırılıb. Federasiya əhatəsi, BI sürətləndirməsi və inteqrasiya olunmuş platforma dərinliyi eyni məhsul kateqoriyası deyil.
• On-premise və şəbəkədən ayrılmış tələblər performans müzakirə olunmamışdan əvvəl seçimlərin çoxunu aradan qaldırır.
• Kilidlənmə fayl formatından kataloqa keçib. 2026-cı ildə soruşmağa dəyən sual Polaris və Unity Catalog sualıdır.
• Tək sorğunun gecikməsini yox, yeni sistemlərarası suala cavab almağa sərf olunan ümumi vaxtı müqayisə edin.
• Starburst-un tənzimlənən qurumlar üçün fərqləndirici cəhəti fərqli mənbələr üzərində eyni sətir və sütun səviyyəli giriş nəzarətidir.
• Üçündən heç biri biznes kataloqunu əvəz etmir.

Yukon Labs Starburst həllini Azərbaycanda və regionda tənzimlənən təşkilatlar üçün on-premise tətbiq edir. Arxitektura fonu: data lakehouse arxitekturası və Starburst və Trino Azərbaycanda.