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2022/6/8 16:24

多模型大数据谁最强?星环科技一个大数据平台支持10种数据模型

厂商供稿  

一种数据存储引擎,满足一种数据模型的需求。以前,基于这些单一的典型场景,业界有了不少知名的单模型数据库解决方案。将这些单模型的数据库产品组合,形成的大数据平台,可以满足用户多数据模型应用的需求。

不过,在大数据分析中,用户已不能忍受将数据库进行混编使用。多模型大数据平台开始受到用户的青睐。

中国信通院2021年发布的《数据库发展研究报告(2021年)》就认为,多模数据库实现一库多用,利用统一框架支撑混合负载处理,运用AI实现管理自治,提升易用性,降低使用成本。

中国计算机学会数据库专委会发布的《“十四五”数据库发展趋势与挑战》报告也认为,多模数据库实现一库多用。

那么,多模型大数据平台谁最强呢?

传统模式的多模型弊端日益显现

多模数据库是指能够支持处理多种数据模式混合的数据库,如关系、KV、文档、图、搜索、时序、时空等。基于此上的多模型大数据平台,支持灵活的数据存储类型,将各种类型的数据进行集中存储、查询和处理,可以同时满足应用对于结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理需求。

传统的混搭数据库的实现方式,将导致数据被重复复制多份,严重制约系统运行效率。

同时,在处理多模型的需求时,用户不得不采用多工具组合的混合方法,但这种混合方法的运维过于复杂,必须要维护多种数据库来满足不同模型的需求。

专家认为,当前市场上出现的一些多模数据库往往存在一些缺陷,如支持的数据模型有限,且缺乏统一的访问接口,不能够利用统一查询语言进行查询,例如基于Azure云的CosmosDB,仅包含了关系型的SQL Server、文档型的MongoDB、列簇式的Cassandra等几种模型存储,且它们都只能用各自对应的API进行访问。

另外,支持统一查询接口的往往查询性能不理想,比如基于文档型的ArangoDB,虽然能够利用统一查询语言AQL同时查询文档和遍历图数据,但性能往往不理想。因为利用文档的形式实现图模型需要通过多文档进行连接,当图遍历的深度加大时,查询将非常耗时。

未来多模数据库应该是一种原生支持各种数据模型,有着统一访问接口,能自动化管理各模型的数据转化,模式进化且避免数据冗余的新型数据库系统。

星环科技深耕多模型大数据领域

星环科技(星环信息科技)早在2020年就推出多模型数据数据处理平台Transwarp Data Hub 7.0,就主打一站式多模异构数据处理,打破了行业内普遍存在的不同数据库产品切换的不便利,通过一个平台处理多种数据模型,用户无需维护多种数据库即将成为现实。

2021年,星环科技推出了大数据基础平台TDH 8.0,采用了领先的多模型技术架构和统一数据管理,支持8种存储引擎、10种存储模型,自动化应对多部门业务需求,能够支撑用户各种高阶的数据分析场景,帮助用户完成数据自动化管理,实现业务价值。

2022年,星环科技正式推出TDH9.0,基于多模型统一架构对多模型处理能力进一步加强,实现9种存储引擎支持10种数据模型,同时对存储引擎进行升级,提供更高的性能和更强的功能,帮助企业用户满足更多以及要求更高的业务场景。

星环科技的TDH基于多模型统一技术架构,提供统一的接口层、统一的计算引擎层、统一的分布式存储管理层和统一的资源调度层,在保障不同数据模型高性能、高可靠、高可用的同时,实现了资源配置更灵活、操作运维更简洁易用的目标。

其中,基于统一的SQL编译器Transwarp Quark,可以实现统一接口处理不同的业务和不同数据模型。

基于分布式计算引擎Transwarp Nucleon,可以根据不同的存储引擎自动匹配高性能算法,可以支持批处理、流处理等不同类型计算任务,支持不同模型数据的流转与关联,降低开发难度,提升开发效率。

用户不需要为不同模型建立单独的存储系统,而是通过统一的存储管理,降低了运维管理成本,也避免了数据孤岛。

星环科技自主研发的云原生操作系统TCOS,提供统一的资源调度框架,通过容器化编排,能够统一调度计算、存储、网络等各基础资源。

星环科技大数据平台多模架构的优势

TDH可以针对不同需求,采用多种最优存储模型,如分析查询采用行列混合存储,模糊匹配查询采用全文检索,关系推理查询采用图数据存储。通过多种模式的存储,可以使各场景下的查询分析性能都得到极大优化,极大提升了各个产品的效率。

TDH采用了统一的数据管理,一个简单的SQL语句就可以直接进行关联查询,如同操作同一个数据库一般,使应用开发变得十分便捷,也提升了工作效率。

而TDH采用了统一的数据管理,在产品底层服务中直接保障数据一致性,同时对多模型的数据进行整体运维,是天然的一体化系统。大大降低运维成本。

星环科技以一站式多模异构数据处理的能力,帮助更多用户开辟新航道,平稳快速地穿越大数据“深水区”,在为各行各业的用户提供“一站式”大数据技术服务的同时,也会真正释放大数据带来的价值红利。

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