Teradata数据库新功能助力提升下一代分析性能

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全球大数据分析和营销应用提供商Teradata天睿公司宣布全面增强Teradata数据库(Teradata Database)功能,通过全面优化内存及CPU,提升分析性能及系统效率。这些增强的功能将巩固Teradata内存内计算(in-memory computing)技术的优势地位,并帮助客户从内存投入中轻松获得最大的回报。

全球大数据分析和营销应用提供商Teradata天睿公司宣布全面增强Teradata数据库(Teradata Database)功能,通过全面优化内存及CPU,提升分析性能及系统效率。这些增强的功能将巩固Teradata内存内计算(in-memory computing)技术的优势地位,并帮助客户从内存投入中轻松获得***的回报。

Teradata 天睿公司实验室总裁Scott Gnau 表示:“Teradata天睿公司通过不懈努力,开发出更智能、更简单的方式以利用CPU及内存,从而提升系统性能。在大数据部署中,为解决一个问题而盲目增加内存,只能降低回报率。而Teradata的先进精密技术能够自动且高效地在内存中摆放最适当的数据,以***成本结构满足分析性能需求。”

Teradata数据库15.10通过增强Teradata智能内存(Teradata Intelligent Memory)功能,减少内存带宽负载及磁盘输入/输出,并提升CPU乃至系统的整体效率。Teradata智能内存增强功能包括:

•查询串行处理和新的内存表结构

串行处理(pipelining)是一种新的查询处理方式,可将上一步查询的输出在内存中直接送入下一步查询的输入中,通过减少不必要的数据迁移,显著提升系统效率和吞吐量。此外,由于查询数据存储在内存中,其存储格式为列式分区表,而不是行式分区表,可减少内存占用量,并加快CPU数据处理速度。

•充分利用CPU指令和缓存

新算法通过Intel矢量指令和板载缓存实现并行运算,可提升CPU吞吐量和效率,并进一步降低内存数据传入传出量。Teradata数据库还将优化英特尔新款Haswell架构处理器,通过更多矢量指令,进一步提升CPU性能和效率。

•新的数据热度测量方式

Teradata 虚拟存储(Teradata Virtual Storage)运用新的加权算法,通过区分战术及战略工作负载, 测量数据访问频率。其中,战术工作负载通常为优先级高的业务查询,与战略工作负载相比,数据热度增长更快。通过将“热数据”,也就是使用率更高的数据更快地载入内存,可根据业务优先级相应调整内存中的数据。

Teradata天睿公司将数据热度测量还应用于逻辑输入输出,也就是内存中引用的数据,提升内存中热数据存储的精确度。这将帮助企业根据业务需求,更准确地调整内存中数据,提升分析性能。

Teradata数据库新功能将于2015年上半年开放使用。

责任编辑:鸢玮 来源: Teradata
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