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迎接大數(shù)據分析時代 金倉推出分析型數(shù)據庫

企業(yè)動態(tài)
隨著政府、金融、電信、能源等各企事業(yè)單位數(shù)據中心建設和運營的逐步深入,TB甚至PB級運營數(shù)據已經屢見不鮮,數(shù)據計算全面進入大數(shù)據時代。另一方面,除了數(shù)據存儲、數(shù)據管理等典型業(yè)務需求外,數(shù)據中心管理者更需要數(shù)據挖掘和決策分析等一整套解決方案。大數(shù)據分析已經成為當前典型迫切的業(yè)務需求。

 作為國產數(shù)據庫領軍企業(yè)的人大金倉,積極迎接大數(shù)據時代對海量數(shù)據分析提出的技術挑戰(zhàn),繼發(fā)布金倉數(shù)據庫KingbaseES V7和金倉商業(yè)智能統(tǒng)一平臺Kingbase SmartBI V2之后,全新推出面向商業(yè)智能和在線數(shù)據分析應用領域的高性能10TB級海量數(shù)據庫管理系統(tǒng):金倉分析型數(shù)據庫—KingbaseES V7分析版。KingbaseES V7分析版內置行存儲和列存儲兩大數(shù)據存儲和執(zhí)行引擎,提供高效的透明數(shù)據壓縮和并行數(shù)據裝載能力,集成高性能并行處理技術和豐富的OLAP優(yōu)化手段。能夠靈活應對各種紛繁復雜的業(yè)務場景,是現(xiàn)代數(shù)據中心構建在線事務處理和商業(yè)數(shù)據分析混合業(yè)務應用的***選擇。

 

KingbaseES 分析版的技術架構如下圖表示:

 

Kingbase ES 分析版從架構上可以分為三層。***層是數(shù)據存儲層,主要完成存儲管理、封鎖、并發(fā)控制、事務管理、日志管理等。第二層是執(zhí)行引擎層,主要完成SQL 接口底層實現(xiàn)、解析、優(yōu)化和并行處理等。最上層是接口層,主要包括各種數(shù)據庫訪問接口,以及數(shù)據庫管理工具和開發(fā)工具的支持。

可以看到,Kingbase ES 分析版被設計為行列兩個存儲引擎和執(zhí)行引擎。使得KingbaseES數(shù)據庫可以從容應對各種OLTP和OLAP混合業(yè)務場景,滿足企業(yè)復雜業(yè)務場景對數(shù)據庫系統(tǒng)的綜合性技術要求。

金倉分析型數(shù)據庫—Kingbase ES 分析版的總體技術特性如下:

·雙重引擎,深度加速

KingbaseES分析版內置行、列兩大數(shù)據存儲和執(zhí)行引擎,可以靈活應對OLAP+OLTP混合業(yè)務場景。按列存儲有效適應海量數(shù)據分析應用對數(shù)據列敏感的業(yè)務場景,將對列的聚集操作和更新等操作,分別轉化為對磁盤的順序讀和順序寫, 從而從核心層面有效降低數(shù)據I/O,加速數(shù)據查詢處理性能。同時,按列存儲可以獲得10-40倍以上的高效透明的垂直數(shù)據壓縮能力,有效降低數(shù)據存儲開銷,減少數(shù)據裝載和I/O的時間,從而降低現(xiàn)代企業(yè)數(shù)據中心的總體構建和運維成本,提升業(yè)務運行效率。

·智能索引,多重優(yōu)化

索引在傳統(tǒng)數(shù)據庫中的維護帶來了較大的維護開銷,尤其數(shù)據量持續(xù)增長后表現(xiàn)非常明顯。KingbaseES分析版的列存儲引擎采用被稱作自適應優(yōu)化器的極小的元數(shù)據層來替換常規(guī)的索引,自動為每列數(shù)據維護粗粒度的索引而不需要用戶手動維護。同時,列存儲引擎還內置分段統(tǒng)計、掃描結點的物化推遲等多重優(yōu)化技術,大幅提升OLAP查詢性能。

·快速裝載,并行計算

分析型業(yè)務場景往往伴隨著海量歷史數(shù)據,從而對數(shù)據加載、處理時效和數(shù)據管理的可擴展能力有著更高的能力要求。KingbaseES分析版通過對數(shù)據裝載功能進行了并行優(yōu)化,充分調度現(xiàn)代多核CPU處理能力,提供單表300GB/小時、多表500GB/小時的高速數(shù)據裝載速度。同時,KingbaseES分析版還內置高效的并行SQL 執(zhí)行方法,并支持與金倉云數(shù)據集群架構整合,提供基于大規(guī)模并行處理(MPP)架構的PB級數(shù)據管理線性擴展能力。

·接口豐富,使用便捷

金倉分析型數(shù)據庫有效繼承金倉通用數(shù)據庫在數(shù)據類型、函數(shù)、SQL以及與第三方數(shù)據庫兼容性上的豐富支持能力,提供統(tǒng)一一致的開發(fā)接口和管理界面,有效降低學習、開發(fā)和維護成本,保證業(yè)務應用的平滑遷移。

1秒 PK 數(shù)月時間

我們來看下應用了大數(shù)據分析型數(shù)據庫后能給客戶帶來哪些好處?

據專家分析:在利用大數(shù)據的過程中,數(shù)據的分析處理速度往往決定了數(shù)據應用的成敗,用戶很難接受一個長達數(shù)月的分析。分析型數(shù)據庫替代傳統(tǒng)行存數(shù)據庫解決了用戶海量歷史數(shù)據的存儲和I/O開銷過大、加載時間過長、無法有效結合業(yè)務場景提升數(shù)據查詢效率等問題。而分析型數(shù)據庫與實時商業(yè)智能分析技術的綜合運用可以將分析的響應速度提高到秒級,完全可以滿足用戶的業(yè)務要求,使用戶獲得良好的應用體驗。

誰會用到金倉分析型數(shù)據庫?我們來看兩個大數(shù)據分析應用的案例:

① 沃爾瑪是最早通過利用大數(shù)據而受益的美國企業(yè)之一,擁有世界上***的數(shù)據倉庫系統(tǒng)。通過對消費者的購物行為等海量數(shù)據進行分析,沃爾瑪成為最了解顧客購物習慣的零售商,并創(chuàng)造了“啤酒與尿布”的經典案例。早在2007年,沃爾瑪就建立了一個超大的數(shù)據中心,其存儲能力高達4Pb以上。② 3月11日日本大地震發(fā)生后僅9分鐘,美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)就發(fā)布了詳細的海嘯預警。隨即,NOAA通過對海洋傳感器獲得的實時數(shù)據進行計算機模擬,制作的海嘯影響模型出現(xiàn)在YouTube等網站。

大數(shù)據分析已經不再局限于互聯(lián)網的范疇和IT領域,有大量數(shù)據生成的用戶數(shù)據掘金都有可能用到:例如銀行、公共事業(yè)部門、科學、制造以及氣象等眾多行業(yè),都出現(xiàn)海量的數(shù)據應用,如果能應用金倉分析型數(shù)據庫及商業(yè)智能平臺等合理的管理、挖掘這些數(shù)據資源,對所在行業(yè)的發(fā)展將帶來不可估量的巨大推動作用。

 

人大金倉總裁任永杰博士表示:“在大數(shù)據時代,用戶的需求不僅僅局限于數(shù)據存儲,更向數(shù)據管理、分析、展現(xiàn)、挖掘、保護及相關服務等多元化方向發(fā)展。人大金倉將立足基礎、融合吸收、重點突破,金倉分析型數(shù)據庫、商業(yè)智能平臺等只是金倉應對大數(shù)據挑戰(zhàn)推出的部分解決方案,我們計劃用3-5年的時間,將人大金倉打造成為國產大數(shù)據中心一站式解決方案提供商,迎接大數(shù)據、大應用、大服務的時代。”

人大金倉分析型數(shù)據庫的推出,順應了大數(shù)據分析時代的市場趨勢,豐富了金倉大數(shù)據中心一站式服務的產品線,為用戶進一步高效挖掘數(shù)據價值、提高社會效益和經濟效益貢獻了一份力量。人大金倉分析型數(shù)據庫的推出必將引發(fā)新一輪基于國產數(shù)據庫大數(shù)據分析的應用高潮,對推進大數(shù)據時代我國信息化建設帶來深遠而積極的影響。

責任編輯:彭凡
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