Creada para un rendimiento analítico sostenido.
El tiempo de respuesta, la capacidad concurrente y la eficiencia operativa se diseñan en conjunto, no se añaden después del despliegue.
El sistema, área por área.
- Ejecución
- El filtrado, la agrupación, los joins y la ordenación se ejecutan en la GPU, donde los datos permanecen entre cada paso.
- Hardware
- Una GPU por nodo de procesamiento. La capacidad aumenta al añadir nodos.
- Almacenamiento
- Almacenamiento columnar y comprimido que solo lee los campos indicados en la consulta. Las cargas son seguras frente a fallos.
- Escala y resiliencia
- Las tablas se distribuyen entre máquinas con tantas copias como sea necesario; las lecturas sobreviven a un fallo; copia de seguridad y restauración de todo el clúster.
- SQL
- Joins, subconsultas, bloques de consulta reutilizables y un amplio catálogo de funciones.
- Compatibilidad
- Las consultas de ClickHouse se ejecutan sin cambios mediante una capa de compatibilidad.
- Sistemas existentes
- Las tablas que permanecen en ClickHouse, PostgreSQL o MySQL se consultan donde están y se combinan con tablas de RayoDB.
- Incorporación de datos
- Fuentes en tiempo real de Kafka, MySQL y PostgreSQL que nunca contabilizan una fila dos veces, además de carga masiva y mediante API.
- Retención
- Los datos que superan el periodo elegido se eliminan según lo programado.
- IA en SQL
- Previsión, detección de anomalías y búsqueda semántica como funciones SQL, con modelos integrados o propios.
- Analítica de sesiones
- Métricas de sesión como funciones SQL: embudos, actividad concurrente, retención y recorridos de eventos.
- Operaciones
- Cuentas y claves de API con permisos, conexiones cifradas, métricas de Prometheus y comprobaciones de estado.
Preguntas que surgen en toda evaluación.
- ¿Es necesario reescribir el SQL existente?
- Rara vez. Se admiten joins, subconsultas y las funciones habituales, y las consultas de ClickHouse se ejecutan sin cambios. Lo que falta se indica a continuación.
- ¿Es necesario mover primero los datos?
- No. Las tablas que permanecen en ClickHouse, PostgreSQL o MySQL se pueden consultar donde están, por lo que la evaluación comienza con las consultas que hoy causan problemas.
- ¿Qué hardware necesita?
- GPU de NVIDIA, una por nodo de procesamiento. El clúster de desarrollo utiliza ocho tarjetas de consumo por máquina, un hardware que cualquier equipo puede adquirir.Por qué las GPU
- ¿Dónde se ejecuta?
- En sus propias máquinas o en instancias de GPU en la nube, dentro de su red. Durante el acceso anticipado no se ofrece un servicio alojado.
- ¿Qué rendimiento ofrece?
- Cada evaluación mide el tiempo de respuesta, la capacidad concurrente y la infraestructura frente al sistema que ya ejecuta la misma carga.Metodología de rendimiento
Lo que RayoDB todavía no ofrece.
- Las tablas se crean mediante la API, no con CREATE TABLE en SQL.
- No se admiten UNION, INTERSECT ni EXCEPT, tampoco consultas recursivas; una sentencia por solicitud.
- No es una base de datos transaccional: está diseñada para el análisis, no para procesar pedidos fila por fila.
- Las comparativas generales de rendimiento llegarán tras completar el programa de benchmarks.
Mida su carga de trabajo.
Los socios de acceso anticipado comparan RayoDB con su sistema actual mediante sus datos y consultas.