Qu’est-ce qu’une base de données en colonnes
L’intérêt d’une base de données en colonnes est d'écrire et de lire efficacement les données, accélérer le temps de réponse d'une requête et donc faciliter l’analyse des données en temps réel. Les bases de données en colonnes stockent les données d'une manière qui améliore considérablement les performances i/o sur disque, c’est-à-dire la vitesse à laquelle le transfert de données s'effectue entre le disque dur et la mémoire vive. Elles sont particulièrement utiles pour l'analyse et l'entreposage des données.
Columnar by Couchbase
Les développeurs et architectes peuvent désormais inclure leurs données relationnelles externes JSON, en continu et en conjonction avec celles provenant d’applications SaaS ou d’autres sources de gestion de bases de données, et ce en vision colonnes plutôt qu’en lignes.
Capella Columnar peut analyser des données issues de Couchbase, AWS S3, BSON, Cassandra, DynamoDB et MySQL dans la même instruction. Columnar utilise le même langage de requête SQL++ dans les applications opérationnelles et analytiques en temps réel, et les développeurs qui connaissent déjà le langage SQL peuvent facilement créer des applications sur une seule plateforme avec un langage de requête unique – au lieu d’employer deux langages de requête différents.
Le nouveau service comprend également Capella iQ, qui utilise le langage naturel, en tant que co-pilote SQL++ pour accélérer le code.
Scott Anderson, Senior Vice President de la gestion des produits et des opérations commerciales chez Couchbase explique que, « avec Columnar dans Capella DBaaS, les organisations seront capables pour la première fois de construire des applications évolutives alimentées par des analyses en temps réel dans une plateforme unique basée sur JSON. Nous éliminons la latence qui a toujours existé entre les bases de données analytiques et opérationnelles, et facilitons ainsi l’inclusion par les équipes de développement des fonctions analytiques en temps réel dans leurs applications évolutives. »
Les autres avantages de cette base de données orientée colonne sont son agilité, via une séparation du calcul et du stockage, l’ingestion de sources de données externes, l’usage simplifié pour les développeurs avec le langage SQL +++ et enfin la diminution des coûts puisque les clients disposeront d’une plateforme unique, et donc d’un coût total de possession réduit.
L’intérêt d’une base de données en colonnes est d'écrire et de lire efficacement les données, accélérer le temps de réponse d'une requête et donc faciliter l’analyse des données en temps réel. Les bases de données en colonnes stockent les données d'une manière qui améliore considérablement les performances i/o sur disque, c’est-à-dire la vitesse à laquelle le transfert de données s'effectue entre le disque dur et la mémoire vive. Elles sont particulièrement utiles pour l'analyse et l'entreposage des données.
Columnar by Couchbase
Les développeurs et architectes peuvent désormais inclure leurs données relationnelles externes JSON, en continu et en conjonction avec celles provenant d’applications SaaS ou d’autres sources de gestion de bases de données, et ce en vision colonnes plutôt qu’en lignes.
Capella Columnar peut analyser des données issues de Couchbase, AWS S3, BSON, Cassandra, DynamoDB et MySQL dans la même instruction. Columnar utilise le même langage de requête SQL++ dans les applications opérationnelles et analytiques en temps réel, et les développeurs qui connaissent déjà le langage SQL peuvent facilement créer des applications sur une seule plateforme avec un langage de requête unique – au lieu d’employer deux langages de requête différents.
Le nouveau service comprend également Capella iQ, qui utilise le langage naturel, en tant que co-pilote SQL++ pour accélérer le code.
Scott Anderson, Senior Vice President de la gestion des produits et des opérations commerciales chez Couchbase explique que, « avec Columnar dans Capella DBaaS, les organisations seront capables pour la première fois de construire des applications évolutives alimentées par des analyses en temps réel dans une plateforme unique basée sur JSON. Nous éliminons la latence qui a toujours existé entre les bases de données analytiques et opérationnelles, et facilitons ainsi l’inclusion par les équipes de développement des fonctions analytiques en temps réel dans leurs applications évolutives. »
Les autres avantages de cette base de données orientée colonne sont son agilité, via une séparation du calcul et du stockage, l’ingestion de sources de données externes, l’usage simplifié pour les développeurs avec le langage SQL +++ et enfin la diminution des coûts puisque les clients disposeront d’une plateforme unique, et donc d’un coût total de possession réduit.
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