Base de données en colonne pour les analyses

STOCKAGE EN COLONNES POUR UNE ANALYSE EN TEMPS RÉEL

Analyse haute performance et évolutive + SQL standard

Lorsque vous avez besoin d’analyser des millions (voire des milliards) de lignes de données à la demande et en temps réel, quelles sont vos options ? Devez-vous vous tourner vers Hadoop ? Ou peut-être vers une appliance matérielle onéreuse ? Non. Une base de données en colonne est la réponse.

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How MariaDB unlocks scalable, real-time analytics with columnar storage

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Quand envisager le stockage en colonne

Utilisez-vous votre base de données transactionnelle pour faire des analyses ?

Il y a souvent des problèmes de performance lors des requêtes quand votre jeu de données transactionnelles est trop volumineux. Bien que les bases de données relationnelles soient inégalées pour les charges de travail transactionnelles (par exemple, axées sur des lignes : requêtes ponctuelles et de plage avec index), elles ne sont pas optimisées pour l’analyse ad hoc en temps réel de millions ou de milliards de lignes de données. Les bases de données en colonne comme MariaDB permettent d’effectuer plus rapidement et plus facilement des requêtes analytiques tout en conservant le modèle relationnel et SQL.

Votre solution d’analyse actuelle est-elle trop complexe et/ou onéreuse ?

Les entrepôts de données traditionnels peuvent être coûteux et difficiles à exploiter. MariaDB simplifie l'infrastructure des bases de données pour les analyses modernes en évoluant jusqu'à des centaines de téraoctets de données, en exploitant des adaptateurs de données en diffusion continue haute performance pour ingérer les données en temps réel (par exemple, Kafka) et en fournissant jusqu'à 90 % de compression pour un stockage le plus efficace possible, tout en prenant en charge le langage SQL standard (jointures comprises) et une latence en temps quasi réel.

Vous avez besoin d'exécuter des requêtes analytiques interactives et ad hoc à la demande ?

MariaDB facilite la prise en charge des analyses à la demande en rendant superflus les processus ETL complexes, la nécessité d’attendre les importations programmées/manuelles et de créer des modèles et index de données optimisés pour un petit nombre de requêtes prédéterminées. Elle prend en charge l'analyse interactive à la demande (n'importe quelle requête, n'importe quand) avec SQL standard.

Vos licences Teradata ou Vertica pèsent lourd dans votre budget ?

De nombreuses sociétés versent des sommes importantes à Teradata, Vertica et autres pour suivre le rythme de l’expansion des ensembles de données. MariaDB permet aux entreprises d'acquérir un avantage concurrentiel en s'appuyant sur des analyses à la demande modernes et à l'échelle pour fournir plus rapidement des informations plus approfondies, et ce, sans avoir besoin de bases de données spécialisées (par exemple, NoSQL) ni d’appliances de Big Data propriétaires coûteuses.

Cas d’utilisation des analyses modernes en colonne

À l’ère du numérique, les innovateurs de tous les secteurs d’activité utilisent des analyses à la demande et à l’échelle pour fournir des informations exploitables qui améliorent leurs produits, augmentent l’efficacité opérationnelle, renforcent la détection et la prévention des fraudes, aident à gérer les risques et à respecter la conformité, créent de nouvelles sources de revenus, ou monétisent les données récupérées. En savoir plus sur la façon dont des clients comme vous utilisent MariaDB à des fins analytiques.

Comment MariaDB déverrouille des analyses évolutives en temps réel avec le stockage en colonne

Dans ce webinaire, nous allons expliquer comment MariaDB Platform peut être utilisée comme base de données en colonne distribuée et examiner son architecture. Nous allons également parler des cas d’utilisation pratiques et des réussites réelles – et faire une démonstration en direct à l’aide d’une application modèle.