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库内分析库更新的数据库内统计和数据挖掘库(来自Fuzzy?Logix的DBLytix):在SybaseIQ内运行的高级分析、统计和数据挖掘算法库。,并且包含多种新函数,例如支持向量机、神经网络和AdaptiveBoosting。4.?扩展的生态系统SybaseIQ还非常适合面向大数据分析的端到端全面解决方案。重要的工具和互补的合作伙伴产品可在以下方面提供帮助:SybasePowerDesigner?:可通过在实施SybaseIQ数据仓库和数据集市时生成最正确硬件配置,快速实现价值。SybaseControlCenter(SCC):改进方面包括大量管理功能,例如过程、函数、UDF(表、TPF和JavaEE)及文本索引。中频繁使用的功能,以及更轻松地部署内置、外部和文本数据库内分析。此外该版本还包含了新的SQL执行窗口,该窗口可实现易于测试的特定SQL例程。已通过SAP?BusinessObjects?认证:,?,以提供丰富的端到端业务分析框架。主要局限SybaseIQMPP是Share-Disk架构增加硬件,无法线性的提升数据库性能。列存储的一些劣势,装载速度,复杂查询等性能不理想。插入操作上表级锁,影响数据导入时影响表上的并发操作。〔*〕TeradataAsterDataTeradata天睿公司的AsterData分析平台是市场领先的大数据分析解决方案。AsterData分析平台嵌入了MapReduce,对新数据源和多结构数据类型进行更深入的分析处理,提供具有突破性的性能和可扩展性的分析能力。AsterData解决方案利用AsterData专利SQL-MapReduce来并行处理数据和应用程序,可在大范围内提供丰富的分析洞察力。根底架构TDAsterData平台架构如下:其中AsterDatabase架构如下:主要特性TDAsterData有如下技术特点:Shared-nothing架构海量数据库采用最易于扩展的Shared-nothing架构,每个节点都有自己的操作系统、数据库、硬件资源,节点之间通过网络来通信。SQL–MapReduceSQL-MapReduce是AsterData公司的专利,在同类技术中〔Greenplum〕属于领先地位。SQL-MapReduce框架可以使数据科学家和商业分析师对复杂的信息进行快速调查分析,允许一组关联计算机〔计算机群集〕使用软件语言〔如Java、C#、Python、C++和R〕并行进行程序表达,然后通过标准SQL激活〔调用〕使用。基于MPP的并行分析平台第一个大规模并行分析平台,借助SQL-MapReduce支持嵌入式分析应用程序,使企业能显著加快TB乃至PB级数据的处理,为提供新的交互性大数据应用带来了无数时机可视化集成开发环境第一个可视化集成开发环境(AsterDataDeveloperExpress),拥有立即可用的SQL-MapReduce模块〔AsterDataAnalyticFoundation的一局部〕,使大数据分析更快、更简单。动态负载管理〔DynamicMixedWorkloadManagement〕支持最细粒度的负载均衡管理机制。多种容错、自动恢复机制AsterDatanCluster的设计彻底地防止了由于硬件和软件故障、用户或管理员的错误以及本地或站点的破坏引起的意外停机。此外,现场管理的独特功能尽量减少或完全防止了方案停机。倘假设出现了硬件和软件故障,ROC〔面向修复计算〕技术便在在线数据重新分配中提供了大规模容错性的实时修复。同时,它允许在查询、在线备份和修复、在线复原和在线向外扩展过程中进行下载或导出,这样就不再需要考虑停工方案预算了。支持行、列压缩存储技术主要局限在国内目前没有发现有实施案例,没有较完整的解决方案,应用市场较小;产品还不够成熟,如表管理可能导致性能问题;混合负载控制能力较差。比照分析比照项GreenplumVerticaSybaseIQTDAsterData无共享MPP架构★★share-everything★支持开放硬件平台★★★★负载管理★★★★按列存储★★★★按行存储★ 不支持 不支持★In-DBMapReduce★提供hadoop的接口 提供MapreduceAPI接口★系统在线扩容★★不确定线性扩展★不能动态减少节点★可动态增减节点 ★表分区★★★ 索引★ ★★资源分配用户只能设定优先级,系统自动分配资源可控制CPU/内存等系统资源分配不确定性价比与最终选择综合以上分析,并考虑性价比因素,我们在MPP数据库中倾向于Greenplum。★最多,而家性价比高。