Cas d’utilisation de MariaDB Enterprise

Transactions

MariaDB Enterprise est la principale base de données open source de qualité production pour le traitement des transactions – et ce à n’importe quelle échelle, pour des déploiements répliqués ou en cluster pour la mise à l’échelle en lecture et la haute disponibilité aux déploiements SQL distribués pour l’évolutivité. La compatibilité avec Oracle Database simplifie la migration tandis que les tables temporelles et les fonctions JSON, ainsi que les nouveaux connecteurs Node.js, Python et Java réactif rendent le développement d’applications modernes plus facile et plus rapide que jamais.

Fiabilité d'entreprise

Des fonctions avancées telles que le failover sans interruption, la reprise après sinistre et un puissant firewall de base de données garantissent que la base de données est toujours disponible et ses données toujours protégées.

Développement aisé

Le proxy de base de données fait abstraction de l’infrastructure de la base de données sous-jacente, de sorte que les développeurs n’ont pas à se soucier de la gestion des pannes ou des modifications de la topologie (prévues ou non).

SQL moderne

Les fonctions JSON, les tables temporelles, les fonctions de fenêtre, les expressions de table communes (CTE) et les fonctions d’agrégation définies par l’utilisateur sont des exemples de ce que les développeurs SQL modernes peuvent exploiter.

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Analyse

MariaDB Enterprise peut être déployée en tant qu’entrepôt de données ou base de données analytique utilisant le stockage en colonnes et le traitement massivement parallèle (MPP) pour effectuer des requêtes interactives et ad hoc sur des centaines de milliards de lignes sans créer d’index – et avec le SQL standard (y compris les «joins»). De plus, MariaDB Enterprise met en œuvre une architecture de stockage « cloud-native », et peut optionnellement utiliser le stockage objet compatible Amazon S3 pour réduire les coûts et profiter d’une capacité illimitée.

Analyses ad hoc
Analyses ad hoc

Analysez des quantités massives de données comme vous ne l’avez jamais fait auparavant : sans avoir à créer un index pour chaque requête potentielle.

Visualisation en temps réel
Visualisation en temps réel

Créez des visualisations de données interactives et des rapports personnalisables ou dynamiques pour une exploration en temps réel d’ensembles de données massifs.

Dépôts de données pour Hadoop
Dépôts de données pour Hadoop

Importer des données à partir de lacs de données Hadoop afin de créer régulièrement de nouveaux dépôts de données pour une analyse itérative à l’aide d’outils de BI/de reporting standard.

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Transactions intelligentes

MariaDB Enterprise prend en charge les transactions intelligentes (c’est-à-dire le traitement transactionnel/analytique hybride ou HTAP) en combinant le stockage en ligne optimisé pour les transactions rapides avec le stockage en colonne optimisé pour les analyses rapides. Avec les transactions intelligentes, les développeurs peuvent enrichir les applications Web et mobiles avec des analyses en temps réel et des données historiques afin de créer des expériences client plus perspicaces, guidées par des opportunités convaincantes – et pour les clients SaaS, de fournir des analyses en libre-service.

Analyses en libre-service
Analyses en libre-service

Les fournisseurs SaaS peuvent désormais fournir des analyses en libre-service à leurs clients afin qu’ils puissent analyser les données générées par le service.

Accès à des données historiques
Accès à des données historiques

Fournissez aux clients (et aux développeurs d’applications) un accès aux données historiques qui, autrement, seraient déchargées dans un data warehouse distinct.

Information en temps réel
Information en temps réel

Fournissez aux clients des informations actuelles et pertinentes en utilisant les données les plus récentes plutôt que d’attendre les mises à jour par lots des travaux d’analyse hors ligne.

Lorsqu’elle est déployée pour des transactions intelligentes, MariaDB Enterprise utilise des tables en ligne répliquées et/ou distribuées pour les transactions et des tables en colonne distribuées pour les analyses, et peut éventuellement répliquer les données de certaines ou de toutes les tables en ligne vers des tables en colonne.
 

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