Если вы когда-нибудь собирали аналитику по кликам, метрикам или логам, то знаете цену вопроса: хочется SQL за миллисекунды, хранение в дёшёвом объектном хранилище, минимум «танцев» с кластером и—если повезёт—MIT-лицензию без ловушек. На одном берегу — «тяжёлые» распределённые OLAP-системы (ClickHouse, Pinot, Druid), на другом — специализированные TSDB (InfluxDB, TimescaleDB, QuestDB). Между ними набирает силу «озёрный» подход: складывать сырые события в Parquet, а считать — встраиваемым движком с Arrow/FlightSQL поверх.

GigAPI как раз из этой когорты: DuckDB + Parquet, чтение из локального диска или S3, запросы через FlightSQL (gRPC) и HTTP, режимы writeonly/readonly/compaction, один контейнер для старта и понятная философия «делай просто, делай быстро». Проект обещает суб-секундные аналитические запросы, компактизацию и дружбу с FDAP-миром (Arrow/DataFusion/Parquet/Flight) — всё то, что нравится инженерам, уставшим от «зоопарков» сервисов.

В этой статье мы без фанатизма и маркетинга посмотрим, что именно даёт GigAPI и где его «sweet spot»:

• разберём архитектуру (ingest → Parquet → компактизация → запрос через DuckDB/FlightSQL);

• оценим стоимость владения (TCO) и операционную сложность против классических кластеров;

• сравним с ближайшими альтернативами: InfluxDB 3.0 (FDAP), QuestDB, TimescaleDB, ClickHouse, Apache Pinot и Apache Druid;

• обсудим, когда «один контейнер + S3» — это благо, а когда вам неизбежно понадобится настоящий распределённый зверь.

Критерии, по которым пойдём:

1. Производительность запросов (латентность p50/p95 на типичных OLAP-паттернах: фильтры по времени, агрегаты, GROUP BY, downsampling).

2. Ingest и компактизация (сколько усилий нужно, чтобы поддерживать аккуратные Parquet-партии).

3. Эксплуатация (сколько сервисов, как настраивать, где «болит» при росте).

4. Гибкость данных (схема, эволюция, смешанные нагрузки).

5. Экосистема и интеграции (коннекторы, драйверы, UI).

6. Лицензия и модель распространения (MIT/Apache vs. ограничения).

В конце вас ждёт сводная таблица по всем системам и практические рекомендации: когда выбирать GigAPI (стартап/продуктовая команда, минимальный DevOps-след, дешёвое хранилище, быстрые прототипы FDAP) и когда сразу смотреть в сторону ClickHouse/Pinot/Druid (жёсткие SLA, высокий параллелизм, распределённые пайплайны) или Timescale/QuestDB (если нужны Postgres-экосистема или предельно простой опыт TSDB).

GigAPI — это лёгкий «тайм-серии-лейкхаус» на базе DuckDB + Parquet с FDAP-стеком (Flight/Arrow/DataFusion/Parquet)-совместимым интерфейсом: пишет и компактизирует данные в объектное/файловое хранилище, отдаёт суб-секундные SQL-запросы через HTTP/gRPC (FlightSQL), разворачивается одним контейнером и имеет MIT-лицензию. Ближайшие альтернативы по задачам и архитектуре: InfluxDB 3.0 (FDAP), QuestDB, TimescaleDB, ClickHouse, Apache Pinot/Druid. GigAPI выделяется простотой, низкими накладными и BYODB-подходом (можно «подключить» другой движок), но пока в «открытой бете» и уступает зрелым кластерам по экосистеме и горизонтальному масштабу. (GitHub)

Поехали разбирать без иллюзий и с прицелом на реальную эксплуатацию.

Обзор GigAPI (что это и как устроено)

1. Назначение и позиционирование
   GigAPI — «лейкхаус» для временных рядов и аналитики с упором на реальное время и суб-секундные запросы, построенный на DuckDB (встроенный OLAP-движок) и Parquet (хранение на диске/S3), с FlightSQL поверх gRPC и HTTP API. Проект заявляет себя как «drop-in» альтернатива решениям на FDAP-стеке. Лицензия — MIT, основной язык — Go. Последние релизы активны (например, v2.0.44 от 1 августа 2025). (GitHub)

2. Ключевые особенности

• Быстро: DuckDB SQL + Parquet, суб-секундные аналитические запросы.

• Гибко: схема-less ingestion в Parquet + встроенная компактизация.

• Просто: низкие требования к администрированию; хранение — локальный FS или S3.

• Разделение write/read: независимые компоненты записи/компьют.

• Расширяемо (BYODB): вместо встроенного DuckDB можно использовать другой движок (ClickHouse, DataFusion и т.п.).

• Режимы работы: readonly, writeonly, compaction, aio; есть .env-настройки и docker-пример для быстрого старта; включаемый UI. (GitHub)

3. Интерфейсы и инструменты

• FlightSQL (gRPC) и HTTP API для запросов.

• Отдельные репозитории: GigAPI UI (веб-интерфейс для запросов) и gigapi-querier (Go/FlightSQL+HTTP слой), отмечено предупреждение про «open beta». Есть MCP-сервер для интеграции с Claude Desktop. (GitHub)

4. Кому подходит

• Продуктовым/инженерным командам, которым нужна простая и дёшевая альтернатива тяжёлым OLAP-кластерам: хранить «сырые» события в объектном хранилище (Parquet), выполнять быстрые SQL-запросы без отдельного «монстра-кластера».

• Кейсы: телеметрия, логи/метрики, клики/ивенты, IоT-потоки, where TCO и простота важнее, чем максимальная горизонтальная масштабируемость.

Конкуренты и контекст рынка

• InfluxDB 3.0 (FDAP) — каноничный представитель FDAP-архитектуры (Apache Arrow/Flight/DataFusion/Parquet): облачные/опен-сорс сборки, быстрый аналитический движок на Parquet + Arrow FlightSQL. (InfluxData)

• QuestDB — высокопроизводительная TSDB с нативным колоночным форматом, real-time SQL, ASOF JOIN, SAMPLE BY, materialized views, многопоточная векторизация. (QuestDB)

• TimescaleDB — PostgreSQL-расширение для временных рядов (hypertables, компрессия, time-bucket ф-ции) с полной SQL-совместимостью экосистемы Postgres. (GitHub)

• ClickHouse — универсальный колоночный OLAP с сильными возможностями по time-series (функции/гайд, движок TimeSeries в статусе экспериментального). (ClickHouse)

• Apache Pinot — real-time распределённый OLAP для ultra-low-latency аналитики; ingestion из Kafka/Pulsar/S3 и мн. др. (Apache Pinot™)

• Apache Druid — real-time аналитическая БД с millisecond-запросами и SQL-интерфейсом, классика для дашбордов/метрик под нагрузкой. (Apache Druid)

Сводная таблица сравнения

Выводы и рекомендации (практически)

Когда брать GigAPI

• Нужен минимальный DevOps-след: single-container, локальный диск/S3, SQL через Flight/HTTP, UI из коробки.

• Стоимость критична: храните «сырые» данные как Parquet и избегайте тяжёлых кластеров.

• Требуется FDAP-совместимая интеграция и быстрые прототипы real-time аналитики. (GitHub)

• Когда смотреть на конкурентов

• Максимальная горизонтальная масштабируемость и SLA под высокую конкурентность → Pinot/Druid/ClickHouse. (Apache Pinot™)

• Postgres-экосистема/SQL-совместимость без компромиссов → TimescaleDB. (GitHub)

• Готовая «каноническая» FDAP-архитектура → InfluxDB 3.0. (InfluxData)

• Встроенная TSDB с упором на скорость и простоту → QuestDB. (QuestDB)

  Риски при выборе GigAPI сейчас

  - «Open beta» (возможны изменения API/поведения); меньше готовых коннекторов и практик эксплуатации, чем у «тяжёлых» кластерных систем. Компенсируется простотой и MIT-лицензией. (GitHub)

Создано при поддержке канала Слайдер Данные