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14. Dezember 2016

Big Data-Analytics: MariaDB ColumnStore 1.0

Die spaltenorientierte Datenbank-Engine soll eine kostengünstige SQL-Schnittstelle für analytische und transaktionale Arbeitslasten bieten. Big Data und relationale Datenbank-Schemata können so in einer einzigen Datenbank genutzt werden.

MariaDB® Corporation, Anbieter von Open Source-Datenbanken, gab heute die allgemeine Verfügbarkeit von MariaDB ColumnStore 1.0 bekannt. Die spaltenorientierten Open Source-Speicher-Engine kann die traditionelle relationale Datenbank-Engine erweitern und so transaktionale und massiv parallele analytische Aufgaben in einer einzigen Umgebung zusammenführen. So sollen Big Data-Analysen bei gleichzeitig besserer Leistung vereinfacht möglich sein. 

Datenlagerung und analytische Aufgaben erfahren eine massive Transformation durch Cloud-Computing, verteilte Breitstellungen und Big Data. Aber trotz aller Innovation, die die Kosten und Komplexität senken soll, werden Unternehmen noch immer mit zwei nicht perfekten Varianten für die Analyse großer Datenmengen konfrontiert: Der Wahl eines teuren, proprietären Data Warehouse im Unternehmen – von Herstellern wie Teradata oder Vertica – oder der Gefahr unkontrollierbarer Kosten durch Cloud-basierte Lösungen wie Redshift. 

"Mit durchschnittlich 90 Prozent geringeren Kosten pro TB pro Jahr im Vergleich mit führenden Data Warehouses, und einer skalierbaren Lösung für die Cloud, bietet MariaDB ColumnStore ein neues Open Source-Modell für Big Data-Analysen, das den heutigen Anforderungen von Unternehmen gerecht wird," meint David Thompson, Vice President of Engineering bei MariaDB.  

Reduzierte Kosten und besseres Preis-Leistungsverhältnis

Im Vergleich zu den Lizenz- und Gerätekosten proprietärer Data Warehouses wie Teradata und Vertica führt die Open Source-Lösung MariaDB ColumnStore zu einem exponentiell besseren Preis-/Leistungverhältnis für Datenanalysen. Durch die flexible Wahl der Bereitstellung können Unternehmen in der Cloud oder im Unternehmen Standard-Hardware einsetzen – im krassen Gegensatz zu Lösungen wie Redshift, die sich auf Cloud-only beschränken. 

Anstatt zusätzlich eine traditionelle weitere Plattform für Data Warehousing zu kaufen und zu betreuen, schalten MariaDB-Benutzer einfach die spaltenorientierte Engine für einen bestimmten Datenbestand ein und lassen ihre Analysen über dasselbe Frontend laufen wie transaktionale Aufgaben. Die erweiterte Datenkomprimierng von ColumnStore bietet effizientere Datenspeicherung, benötigt weniger Hardware und macht Big Data-Analysen erschwinglicher. 

"Mit MariaDB ColumnStore hat die Zukunft von Data Warehouses begonnen. Mit ColumnStore können wir mehr Daten speichern und diese schneller analysieren," meint Aziz Vahora, Head of Data Management bei Pinger. "Die mobilen Anwendungen von Pinger verarbeiten täglich Millionen Textnachrichten und Anrufe. Wir verarbeiten außerdem mehr als 1,5 Milliarden Protokollzeilen pro Tag. Das Skalieren von Analysefunktionen und Leistung ist für unser Unternehmen von zentraler Bedeutung. ColumnStore von MariaDB verarbeitet riesige Datenmengen und wird mit dem Wachstum von Pinger Schritt halten."

ColumnStore: Unternehmensanalyse vereinfachen

Im Gegensatz zu Hadoop-Lösungen ist ColumnStore ANSI SQL-fähig und ermöglicht komplexe Abfragen, Aggregation und Window-Funktionen. So können Datenanalysten ihre Abfragen wie gewohnt ohne Modifikation durchführen.

MariaDB ColumnStore vereinfacht die Verwaltung sowie Ausführung und bietet die gleichen Sicherheitsfunktionen, die der MariaDB Server bietet – mit Verschlüsselung der Datenkommunikation, rollenbasiertem Zugang und Überprüfbarkeit. ColumnStore bietet auch eine Out-of-the-box-Verbindung mit BI-Werkzeugen über ODBC/JDBC sowie die standardmäßgen MariaDB Konnektoren.

Die automatische Partitionierung und der Wegfall der Erstellung von Indizes und Ansichten vereinfacht die Installation, Implementierung und Verwaltung. 

Spaltenbasierte Datenspeicherung und effiziente Datenbank-Abfragen

Gegenüber zeilenbasierter Speicherung reduziert die spaltenbasierte Speicherung den Platten-I/O durch Komprimierung, wodurch leseintensive (z. B. analytische) Abfragen erheblich schneller sind. Die Abfragen werden von MariaDB ColumnStore massiv parallelisiert, so steht das Abfrage-Ergebnis äußerst schnell und skalierbar zur Verfügung.

"Die Nachfrage nach robuster Analyse-Technologie ist immens gestiegen seitdem Unternehmen mehr Wert aus ihrem immer umfangreicheren Datenvolumen schöpfen wollen," meint Jason Stamper, Analyst, Data Platforms & Analytics bei 451 Research. "MariaDB ColumnStore ist eine neue Möglichkeit, sehr leistungsfähige Big Data-Analyseaufgaben zu erledigen, schneller und effizienter Abfragen auszuführen, Wartezeiten auszuschließen und die Data-Warehouse-Kosten des Unternehmens zu senken."

MariaDB ColumnStore steht nun zum Herunterladen bereit. Das MariaDB Professional Services-Team bietet Kunden, die sofort loslegen möchten, MariaDB ColumnStore-Starthilfe: innerhalb von 3-5 Tagen wird eine gebrauchsfertige ColumnStore-Umgebung bereitgestellt.

Erfahren sie Details über MariaDB ColumnStore im Webseminar am 21. Dezember um 10:30 Uhr. Sie können sich hier anmelden.

MariaDB Corporation ist das Unternehmen hinter MariaDB. Gründer sind die ehemaligen Core-Entwickler des legendären MySQL-Projekts. Das Unternehmen entwickelt heute neben der Datenbank auch ergänzende Produkte wie beispielsweise MariaDB MaxScale und MariaDB ColumStore, die für den Einsatz von MariaDB in großen, unternehmenskritischen Produktionsumgebungen grundlegend sind.

MariaDB Corporation bietet Support und Schulungen für seine Produkte. Das Unternehmen ist ein aktiver Förderer der MariaDB Foundation, einer Non-Profit-Organisation zur Sicherstellung der Kontinuität und offenen Zusammenarbeit im MariaDB-Umfeld. 

Weitere Informationen gibt es auf den Seiten von MariaDB.

AH

Vortrag zum Thema auf den IT-Tagen 2016

Ralf Gebhardt - MariaDB
Ralf Gebhardt - MariaDB

Ralf Gebhardt hielt am 14.12.2016 zum Thema Big Data-Analysen mit Open Source eine Session auf unserer Jahreskonferenz, den IT-Tagen 2016.

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