数据仓储

大数据

Oracle 大数据管理系统概述

 


随着当今企业纷纷采用大数据,其信息架构也在不断发展演变。大数据时代新的信息架构采用 Hadoop 等新兴技术,但同时还利用以前数据仓库架构的核心优势。

数据仓库基于 Oracle Database 18c 和 Exadata 构建而成,将继续作为存储核心事务数据(如财务记录、客户数据、销售点数据等)的主要分析数据库(详见关键数据仓储和大数据功能)。

然而,数据仓库将因大数据系统(基于 Oracle 大数据一体机构建的)而得以增强,功能上充当“数据储藏库”。这将成为新的大容量数据源(机器生成的日志文件、社交媒体数据以及视频和图像)的信息库,同时也是数据仓库中未存储的更精细的事务数据或旧事务数据的信息库。




数据在大数据系统与数据仓库之间流动,从而打造了一个统一的基础:Oracle 大数据管理系统

从以企业数据仓库为中心的架构向大数据管理系统(二者都在内部部署、云端或混合云系统中)的转变将彻底改变所有公司的信息管理架构。根据 Oracle 在发展方向声明中描绘的愿景,Oracle 将为构建未来的信息架构提供创新技术。

大数据和数据仓库管理系统发展方向声明


先进的数据仓储技术

Oracle 数据管理解决方案:从数据中心到云的领导者

Oracle 已经进行了四十年的数据管理和分析创新。知名行业分析师一致认为,Oracle 之所以能够从竞争中脱颖而出,主要得益于其为客户提供真正独特的价值主张,并且能够始终如一、高效地执行其战略。

更好、更快的分析查询Database In-Memory 可提供快如闪念的高级分析查询处理。Database In-Memory 实现了先进的列数据处理,可将数据仓库分析速度提升若干个数量级。以往数分钟才能得到的分析结果现在立等可得。您过去一直想要询问的问题如今也可轻松快速得到答案。

通过新的 Multitenant 增强功能实现更轻松、更快速的管理Oracle Multitenant 是下一代云端数据仓库的架构。它通过提供完全隔离、敏捷性和规模经济,可以更轻松地整合数据集市数据仓库。Oracle Multitenant 通过提供一个快速高效的管理框架,在整个 Oracle 大数据管理系统中提供沙箱和数据发现平台,从而提供额外的优势。

Oracle Partitioning 可提高大型数据集市和数据库应用的可管理性、性能和可用性,随着数据仓库的扩大,它可以保持始终如一的性能。它通过仅处理相关数据来提高查询性能,通过针对各分区的可管理性来提高可用性,并通过采用合适的方式存储数据来降低成本。

自动数据优化可实现基于温度的数据优化,让您可以为智能数据压缩和数据移动创建策略,以实现存储和压缩分层。ADO 与 Oracle Partitioning 搭配使用。

有效利用所有硬件资源 — Oracle 数据库能够高效利用所有硬件资源(多个 CPU、多个 IO 通道、多个存储单元、集群中的多个节点)。Oracle 优化器能够根据语句的资源需求自动决定某个查询是否应并行运行以及要使用的并行度。

全面的部署选项

Oracle 云中的数据仓储

经过企业验证的数据仓库云服务支持任何规模的数据仓库和大数据负载,从开发/测试到大规模生产部署。Oracle 云通过默认启用的加密功能提供多层的深度安全性。它是一种高度可用且可扩展的服务,集速度、简单性和灵活性于一体,可加快价值实现速度。

Oracle 自治数据仓库云使用运行现有的内部部署集市、数据仓库和应用所使用的 Oracle 数据库软件和技术,从而可与您现有的所有数据仓库、数据集成和 BI 工具兼容。

内部部署的数据仓储

Oracle Exadata 数据库云平台可运行所有类型的数据仓库负载,包括数据集市、数据仓储、内存分析和数据集市整合。Exadata 数据库云平台可以简单快速地部署,能为您非常重要的数据集提供全面的支持和保护,因此是整合数据仓库云的理想基础。

跨大 DW 生态系统的 SQL 的强大功能


跨 Hadoop、NoSQL 和 Oracle 数据库查询任何数据Oracle Big Data SQL 是 Oracle 的一项独有创新。它是一种支持在 Hadoop 使用 SQL 的新架构,可将 Hadoop 和 NoSQL 中的数据与 Oracle 数据库中的数据无缝集成。Oracle Big Data SQL 从根本上简化了大数据领域中的集成和操作:

面向大 DW 生态系统的高级 SQL 特性
Oracle 强大而广泛的 SQL 函数和特性库基于新的 ANSI SQL 标准 (2016) 构建而成,具备以下特点:

 
1.使用近似查询处理模式匹配加快分析速度,实现交互式迭代数据挖掘。
2.无缝访问新的数据类型,例如 JSON 数据和 XML。
3.使用分析视图实现更智能的视图和更简单的查询,将业务逻辑移到数据库中并简化复杂查询的 SQL。
4.使用数据库中图形分析可进行更丰富的分析,从而发现关系、建议和其他关键图形模式。
5.使用 Oracle Advanced Analytics 可进行更深入的分析,可在数据库内部提供预测分析、数据挖掘、文本挖掘、统计分析、高级数值计算。