在Redis和ClickHouse遇到瓶颈后，ScyllaDB将Sprig的读取延迟降低了4倍
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内容提要
Sprig是一家AI驱动的产品研究平台，因数据量超过1.3万亿事件，Postgres数据库无法承载。团队决定将访客数据保留在Postgres，其余数据迁移至ClickHouse和Redis组合，最终选择ScyllaDB，显著降低延迟，提高性能，简化基础设施，提升成本效率和可扩展性。
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关键要点
- Sprig是一家AI驱动的产品研究平台，数据量超过1.3万亿事件，Postgres数据库无法承载。
- 团队决定将访客数据保留在Postgres，其余数据迁移至ClickHouse和Redis组合。
- 最终选择ScyllaDB，显著降低延迟，提高性能，简化基础设施。
- ScyllaDB的快速行缓存和高性能物化视图非常适合Sprig的工作负载。
- 迁移后，ScyllaDB的平均延迟约为500微秒，P90延迟为1-2毫秒，性能显著优于Redis。
- 迁移成功提升了数据库性能、成本效率和可扩展性，减少了基础设施的操作复杂性。
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延伸问答
Sprig为什么选择ScyllaDB而不是继续使用Postgres？
Sprig选择ScyllaDB是因为其低延迟、高性能的物化视图非常适合他们的工作负载，并且ScyllaDB的完全托管部署模型让工程师可以专注于核心业务。
ScyllaDB在Sprig的数据库迁移中表现如何？
迁移后，ScyllaDB的平均延迟约为500微秒，P90延迟为1-2毫秒，性能显著优于Redis，读取延迟降低了4倍。
Sprig在数据迁移过程中遇到了哪些挑战？
Sprig在迁移过程中面临高写入吞吐量、Postgres单表存储问题以及ClickHouse和Redis组合的读延迟等挑战。
ScyllaDB的物化视图对Sprig有什么帮助？
ScyllaDB的物化视图帮助Sprig在多个列上索引其庞大的访客表，提高了查询效率。
Sprig的数据量有多大，为什么会选择ScyllaDB？
Sprig的数据量超过1.3万亿事件，Postgres无法承载，因此选择了ScyllaDB以应对高吞吐量和低延迟的需求。
ScyllaDB如何帮助Sprig降低基础设施的复杂性？
ScyllaDB的完全托管服务减少了Sprig的操作复杂性，使工程师能够专注于系统构建和产品支持。
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