¿Los motores OLAP en memoria tienen ventajas sobre los motores OLAP tradicionales respaldados por suficiente RAM para contener todo el (los) cubo (s)?
Por ejemplo, si uso un motor MOLAP (SSAS) y GB / TB de RAM donde todo el cubo (o incluso el esquema en estrella) reside en RAM, ¿cuál es la diferencia en comparación con algo como TM1 / SAP HANA?
Respuestas:
Las bases de datos diseñadas con el supuesto de que serán completamente residentes en la memoria principal pueden usar estructuras como los índices de T-tree . Pero la verdadera ventaja es que los IMDB son más simples. Hacen menos (ya que no tienen que preocuparse por administrar un caché o serializar las escrituras para mantener la coherencia, o cualquier cosa que tenga que ver con E / S que cumpla con ACID) para que ejecuten menos instrucciones en el hardware para llevar a cabo lo mismo. "trabajo". Una base de datos de propósito general tiene que ser todo para todas las personas; como un Leatherman tiene una docena de herramientas, pero a veces solo necesitas una vanguardia, así que compras una cuchilla de Cold Steel , ¡y nadie debate que es un cuchillo mejor!
No es mi campo de especialización, pero según tengo entendido, la diferencia en la mayoría de las llamadas bases de datos OLAP en memoria (no es un término que me guste, se usa como argumento de marketing más que como una comparación justa de tecnologías) es la columna almacenar índices .
Column-Stores vs Row-Stores (Qué tan diferentes son realmente) es una buena introducción a la tecnología si está familiarizado con las estructuras tradicionales de bases de datos OLTP y OLAP.
Los índices del almacén de columnas aparecerán en SQL Server 2012 (también conocido como 'Denali').
Aquí hay un enlace a una presentación de Power Point realizada por Conor Cunningham, Arquitecto de software principal en el equipo de Procesador de consultas de SQL Server que cubre esta nueva característica.
Los almacenes de columnas permiten una compresión de datos significativa de una manera que no es posible en un sistema de almacenes de filas. Básicamente, todos los valores de una columna se almacenan solo una vez en un diccionario, luego el DB almacena una clave de diccionario entera en lugar del valor original. Si tuviera una base de datos de almacenamiento de filas en la memoria, sería significativamente más grande y más poco práctico daría el costo de la memoria. Las mejoras de rendimiento son lo suficientemente significativas como para que ya no necesite agregar datos de transacción previamente y los Cubos no son necesarios en la mayoría de los casos.
Además, debido a que el almacén de columnas mantiene todos los valores de las columnas en bloques de memoria secuenciales, el escaneo tiene menos bloques para omitir en operaciones como Seleccionar. Sin embargo, existen algunos inconvenientes para las tiendas de columnas transaccionalmente, y HANA, por ejemplo, agregó tablas de almacén de filas en versiones posteriores.