📊 Анализ Данных Alibaba: Оптимизация Хранения Сжатых Файлов

Введение
В Alibaba, где ежедневно генерируются петабайты данных, эффективное хранение критически важно. Оно не только снижает затраты, но и ускоряет работу систем.

Сегодня мы разберём задачу по оптимизации хранения сжатых файлов, имитирующую реальные сценарии Alibaba.

🎯 Цель — определить сжатые файлы и рассчитать общую экономию памяти.

Постановка Задачи
Дана таблица files со столбцами:
- file_id — идентификатор файла
- file_type — тип файла
- file_size — исходный размер в байтах
- compressed_size — размер после сжатия (`NULL`, если файл не сжат)

Задачи:
1. Найти все сжатые файлы (`compressed_size IS NOT NULL`).
2. Для каждого сжатого файла вывести file_id и file_type.
3. Вычислить и вывести общую экономию места:
экономия = file_size - compressed_size.

Пример Данных

| file_id | file_type | file_size | compressed_size |
|---------|-----------|-----------|-----------------|
| 1 | image | 1000 | 600 |
| 2 | video | 5000 | NULL |
| 3 | document | 200 | 100 |
| 4 | image | 1500 | 700 |

Решение

🔹 Шаг 1. Идентификация Сжатых Файлов
Фильтруем только те строки, где compressed_size не равен NULL:

SELECT
    file_id,
    file_type
FROM
    files
WHERE
    compressed_size IS NOT NULL;

Результат для примера:

file_id file_type
1 image
3 document
4 image

🔹 Шаг 2. Вычисление Общей Экономии Места

Суммируем разницу между исходным и сжатым размером:

SELECT
    SUM(file_size - compressed_size) AS total_space_saved
FROM
    files
WHERE
    compressed_size IS NOT NULL;

Промежуточные расчёты:

- Файл 1: 1000 - 600 = 400
- Файл 3: 200 - 100 = 100
- Файл 4: 1500 - 700 = 800
Общая экономия: 400 + 100 + 800 = 1300

Результат запроса:

- total_space_saved: 1300

Итоговое Решение

Обычно на платформах типа DataLemur ожидаются два отдельных запроса:

1. Список сжатых файлов

SELECT
    file_id,
    file_type
FROM
    files
WHERE
    compressed_size IS NOT NULL;

2. Общая экономия

SELECT
    SUM(file_size - compressed_size) AS total_space_saved
FROM
    files
WHERE
    compressed_size IS NOT NULL;

💰 В чем плюс такой методики — меньше данных → меньше расходов на хранение и трафик. В масштабе Alibaba это миллионы долларов.

📊 Мониторинг эффективности — можно оценить, насколько хорошо работают алгоритмы сжатия.

📦 Планирование ёмкости — точный прогноз потребностей в хранилище.

⚡ Повышение производительности — сжатые файлы быстрее передаются и обрабатываются.

Эта задача показывает, как простые SQL-запросы решают ключевые задачи оптимизации Big Data.

Понимание подобных принципов помогает инженерам данных:
- рационально использовать ресурсы,
- снижать расходы,

- повышать эффективность работы систем.

📌 Задача

🔥 Beekeeper Studio — «убийца» DBeaver

SQL-редактор с открытым исходным кодом для MySQL, PostgreSQL, SQLite, SQL Server и других баз.

Доступен на Windows, macOS и Linux, удобный интерфейс со вкладками и всё, что нужно:
- 👥 Онлайн-коллаборация
- 📥 Импорт баз данных
- 🛠️ Создание таблиц в GUI
- 👀 Просмотр данных
- 🤖 Встроенный ИИ-копайлота


💰 Есть бесплатная Community Edition

https://www.beekeeperstudio.io/get