Base de données analytiques évolutive, sécurisée et flexible

Traitement plus efficace des requêtes

• Exploits d'exécution de requêtes vectorisées Prise en charge SIMD (Single Instruction, Multiple Data) dans les processeurs x86
• La mise en cache des résultats de la requête évite de réexécuter les requêtes lorsqu'il n'y a pas de modifications

Maximiser le cache du processeur pour l'exécution

• Utilise le cœur du processeur privé et les caches comme mémoire d'exécution - 100 fois plus rapide que la RAM
• Fournit un débit nettement supérieur sans les limitations des approches en mémoire

Autres optimisations du processeur

Prend en charge les opérations basées sur des chaînes accélérées par le matériel, bénéficiant de sélections sur des chaînes à l'aide de caractères génériques, d'agrégations sur des valeurs basées sur des chaînes et de jointures ou de tris à l'aide de clés de chaîne

Stockage basé sur des colonnes

• Réduit les E/S aux colonnes pertinentes
• Possibilité d'améliorer la compression des données
• Les index de stockage intégrés optimisent l'efficacité

Compression des données

• Plusieurs options pour optimiser la compression : Run Length Encoding (RLE), Patched Frame of Reference (PFOR), Delta encoding au-dessus de PFOR, Dictionary encoding et LZ4 : pour différentes valeurs de chaîne
• Taux de compression 4 à 6x courants pour les données du monde réel

Données en direct

Maintenir un accès en temps réel aux données lorsqu'elles sont compressées sur disque, ce qui se traduit par des économies d'E/S et de CPU et un temps d'exécution plus court

Intégration et migration faciles

• Utilisez DataFlow pour un chargement rapide des données et DataConnect avec plus de 200 connecteurs et modèles pour obtenir facilement des données à grande échelle.
• Charge des données JSON structurées et semi-structurées, y compris des messages basés sur des événements et des données de streaming sans codage.
• Déplacer une base de données vers un cloud ou un centre de données distant en une seule étape à l'aide de la fonction intégrée "clonedb"

Index de stockage

• Les index min-max automatiques permettent de sauter des blocs lors des lectures
• Élimine le besoin d'une stratégie explicite de partitionnement des données

Exécution parallèle

Algorithmes flexibles d'exécution parallèle adaptative pour maximiser la simultanéité tout en permettant la hiérarchisation des charges

Architecture MPP

• Gère des milliers d'utilisateurs, de nœuds et de pétaoctets de données
• Exploit la redondance dans HDFS pour fournir une protection des données à l'échelle du système

Sécurité

• Sécurité basée sur les rôles
• Cryptage à nouveau
• Masquage dynamique des données
• Anonymisation au niveau de la colonne

Gérabilité

• Gestion de la charge de travail basée sur les files d'attente pour ajuster dynamiquement les files d'attente en fonction de la disponibilité des ressources et des quotas
• Console d'administration et éditeur SQL faciles à utiliser

Intégration Spark native

• Accès direct aux requêtes alimenté par Spark
• Connexion directe à la fonctionnalité Spark via DataFrames
• Diffusion rapide pour le machine learning et l'intelligence artificielle

Prise en charge étendue de SQL

• SQL ANSI standard permettant l'utilisation de SQL existant sans réécriture
• Analyses avancées, y compris les fonctions de cubage, de regroupement et de fenêtrage

Optimiseur de requête mature

• Planificateur de requêtes éprouvé et basé sur les coûts
• Utilisation optimale de toutes les ressources disponibles, y compris le nœud, la mémoire, le cache et le processeur