Llegamos a ustedes gracias a:



Noticias

Teradata Columnar integra tablas basadas en columnas y filas

[13/12/2011] Teradata Corporation presentó Teradata Columnar, un avance en la transformación de la tecnología de bases de datos que integra tablas basadas en columnas y filas, estableciendo nuevos niveles de flexibilidad, rendimiento y compresión. Teradata Columnar permite a Teradata Database ejecutarse más rápido y ofrecer mayores tasas de compresión.
A diferencia de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales que solo almacenan datos en filas, una base de datos en columnas almacena solo este tipo de datos. Trabajando por separado, cada método ofrece ventajas únicas en función de la aplicación y el tipo de datos. Sin embargo, la nueva capacidad de columnas de Teradata permite a los usuarios mezclar y hacer coincidir columnas y filas, en base al almacenamiento físico que mejor se adapte a una aplicación. Con Teradata, ahora las aplicaciones tienen acceso a las filas y columnas de datos estructurados, permitiendo una flexibilidad y rendimiento sin igual, señaló Scott Gnau, presidente de laboratorios de Teradata.
Esta flexibilidad apoya a las organizaciones a lidiar con grandes conjuntos de datos, con una población cada vez mayor de usuarios, basándose en el rendimiento de nivel de servicio acordado. Teradata Columnar permite a nuestros clientes ofrecer un mejor y más rápido análisis a más personas. La flexibilidad de Teradata Columnar permite a las aplicaciones analíticas ser apoyada por la estructura de la tabla apropiada, optimizando los tiempos de respuesta desde un único data warehouse. Además, selecciona automáticamente el mejor método de compresión y adapta dinámicamente el mecanismo de compresión de datos, que evolucionan con el tiempo, añadió el ejecutivo.
Gnau añadió que Teradata Columnar despeja los cuellos de botella mediante el almacenamiento de datos en columnas en lugar de filas. Solo los datos de las columnas necesarias para una consulta son introducidos en la memoria para su procesamiento, reduciendo enormemente el tiempo restrictivo de entrada/salida (I/ O), con un enfoque basado en la fila que lee los datos de todas las columnas, indicó.
Señaló, asimismo, que además de las ventajas de rendimiento de almacenar datos en columnas, Teradata Columnar desbloquea la congestión de entrada y salida de otra forma: mediante la compresión. La compresión reduce las entradas y salidas para leer los datos en la memoria, ya que aquellos que son necesarios para responder a una consulta se comprimen a una fracción de su tamaño. Además, Teradata Columnar automatiza la administración de compresión, liberando al administrador de la base de datos de los análisis necesarios para elegir entre varias alternativas complejas de compresión. La base de datos utiliza automáticamente los mejores mecanismos de compresión para cada situación, indicó Gnau.
Por otra parte, Teradata Columnar ajusta dinámicamente los mecanismos de compresión para un almacenamiento óptimo de los datos que evolucionan con el tiempo, lo que reduce el esfuerzo que un administrador de bases de datos debe hacer, sorteando las necesidades -siempre cambiantes y cada vez mayores- de compresión de almacenamiento.
El peculiar enfoque de la arquitectura de Teradata crea contenedores dentro de cada columna, para que los datos puedan ser comprimidos de manera más eficiente. Por ejemplo, los valores de datos en un contenedor dentro de una columna podrían beneficiarse de un tipo de algoritmo de compresión, mientras que los valores en otro contenedor cargado seis meses después serían mejor aprovechados con un algoritmo diferente. Mediante la elección automática de los algoritmos correctos para cada contenedor, Teradata Columnar maximiza la posible compresión dentro de una columna, mejorando significativamente las entradas y salidas y el rendimiento del sistema sobre implementaciones menos sofisticadas, añadió Gnau.
Teradata elige automáticamente entre seis tipos de compresión: longitud de ejecución, diccionario, recorte, deltas, promedio, nulo y UTF8, basado en la demografía de la columna. Por ejemplo, una tienda puede vender una bebida especial para vacaciones en varias ocasiones durante el mes de diciembre, haciendo tiradas de codificación de compresión beneficiosas, además de la compresión de tipo diccionario. Durante mayo, las ventas de bebidas son más aleatorias y mixtas, reduciendo las repeticiones de la codificación de longitud de ejecución que se aplica. Por lo tanto, la codificación de longitud de ejecución se añade automáticamente a la combinación de compresión en diciembre, pero no en mayo.
La capacidad de Columnar estará disponible en diciembre como un componente de Teradata Database 14.
CIO, Perú