Banco de dados analítico escalável, seguro e flexível

Processamento de consultas mais eficiente

• A execução de consulta vetorizada explora o suporte a SIMD (single Instruction, Multiple Data) em CPUs x86
• O cache de resultados da consulta evita a repetição de consultas quando não há alterações

Maximização do cache da CPU para execução

• Usa núcleo de CPU privado e caches como memória de execução – 100 vezes mais rápido que RAM
• Proporciona um rendimento significativamente maior sem limitações de abordagens na memória

Outras otimizações de CPU

Suporta operações baseadas em string aceleradas por hardware, beneficiando seleções em strings usando correspondência de curinga, agregações em valores baseados em string e associações ou classificações usando chaves de string

Armazenamento com base em colunas

• Reduz a E/S a colunas relevantes
• Oportunidade para uma melhor compressão de dados
• Índices de armazenamento integrados maximizam a eficiência

Compressão de dados

• Várias opções para maximizar a compactação: codificação de extensão de execução (RLE), quadro de referência corrigido (PFOR), codificação delta sobre PFOR, codificação de dicionário e LZ4: para diferentes valores de string
• Taxas de compressão de 4 a 6 vezes comuns para dados do mundo real

Dados em tempo real

Mantém o acesso em tempo real aos dados à medida que são compactados no disco, resultando em economia de E/S e CPU e menor tempo de execução

Fácil integração e migração

• Usa o DataFlow para carregamento rápido de dados e o DataConnect com mais de 200 conectores e modelos para obter facilmente dados em escala.
< li>Carrega dados JSON estruturados e semiestruturados, incluindo mensagens baseadas em eventos e dados de transmissão sem codificação.
• Move um banco de dados para uma nuvem ou datacenter remoto em uma única etapa usando a função integrada "clonedb"

Índices de armazenamento

• Os índices mínimos-máximos automáticos permitem saltos de blocos em leituras
• Elimina a necessidade de uma estratégia explícita de particionamento de dados

Execução paralela

Algoritmos flexíveis de execução paralela adaptativa para maximizar a simultaneidade e, ao mesmo tempo, permitir a priorização da carga

Arquitetura MPP

• Opera com milhares de usuários, nós e petabytes de dados
• Explora a redundância em HDFS para fornecer proteção de dados em todo o sistema

Segurança

• Segurança baseada em funções
• Encriptação de recodificação
• Mascaramento dinâmico de dados
• Desidentificação a nível da coluna

Capacidade de gerenciamento

• Gerenciamento da carga de trabalho com base em filas para ajustar dinamicamente as filas de acordo com a disponibilidade de recursos e quotas
• Painel administrativo fácil de utilizar e editor SQL

Integração nativa do Spark

• Acesso direto à consulta com Spark
• Conexão direta à funcionalidade Spark via DataFrames
• Transmissão rápida para aprendizagem automática e inteligência artificial

Amplo suporte a SQL

• ANSI SQL padrão que permite o uso de SQL existente sem necessidade de reescrever
• Análise avançada, incluindo funções de cubagem, agrupamento e janela

Otimizador de consultas aperfeiçoado

• Planejador de consultas com base em custos avançado e comprovado
• Uso aprimorado de todos os recursos disponíveis, incluindo nós, memória, cache e CPU