混合事務/分析處理的挑戰

數據庫正經歷如火如荼的發展。十年前,web-scale的公司紛紛從專有的關系型數據庫轉變為通過NoSQL和Hadoop處理Big Data用例。如今,由于各種各樣的原因,趨勢又走向了基于SQL的解決方案。各個公司真正需要的,是可以處理其所有運營型工作負載、OLTP、BI和分析型工作負載的一套系統。那么,是否存在這樣的一體化數據庫呢?

O’Reilly發布的此項報告是由易鯨捷的首席技術官Rohit Jain撰寫的,報告探索了這種理想的數據庫,探討了Gartner提出的混合事務/分析處理(HTAP),深入分析了尋求一體化查詢引擎的公司會面臨何種機遇和挑戰。

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通過此項報告,您將了解到:

  • 擁有同時支持運營型、BI、分析型工作負載的查詢引擎將面臨何種挑戰。
  • 如何生成支持多種存儲引擎的查詢引擎。
  • 使用單個查詢引擎支持多個數據模型。
  • 為何HTAP數據庫引擎需要提供企業級的功能(包括高可用性、安全性、可管理性)。
  • 如何評價通過單個數據庫引擎或通過查詢/存儲引擎的組合來滿足工作負載需求的各種方式。

Rohit Jain是開源數據庫公司Esgyn的聯合創始人兼CTO,提出了企業級大數據MPP SQL數據庫Apache Trafodion(2015年,HP將其捐贈給Apache軟件基金會)的愿景。Rohit擁有28年數據庫技術專家的經驗,曾供職于Tandem、Compaq、Hewlett-Packard,擅長應用程序的開發和大規模并行的分布式數據庫系統。

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