Criado para desempenho analítico contínuo.
Tempo de resposta, capacidade concorrente e eficiência operacional são projetados em conjunto, não adicionados após a implantação.
O sistema, área por área.
- Execução
- Filtragem, agrupamento, joins e ordenação são executados na GPU, onde os dados permanecem entre as etapas.
- Hardware
- Uma GPU por nó de processamento. A capacidade aumenta com a adição de nós.
- Armazenamento
- Armazenamento colunar e compactado que lê apenas os campos indicados pela consulta. Os carregamentos são seguros em caso de falha.
- Escala e resiliência
- As tabelas são distribuídas entre máquinas com tantas cópias quanto necessário; as leituras sobrevivem a uma falha; backup e restauração de todo o cluster.
- SQL
- Joins, subconsultas, blocos de consulta reutilizáveis e um amplo catálogo de funções.
- Compatibilidade
- As consultas do ClickHouse são executadas sem alterações por meio de uma camada de compatibilidade.
- Sistemas existentes
- Tabelas que continuam no ClickHouse, PostgreSQL ou MySQL são consultadas onde estão e combinadas com tabelas do RayoDB.
- Entrada de dados
- Fontes em tempo real do Kafka, MySQL e PostgreSQL que nunca contam uma linha duas vezes, além de carregamento em massa e via API.
- Retenção
- Dados anteriores a uma janela definida são descartados de acordo com a programação.
- IA em SQL
- Previsão, detecção de anomalias e busca semântica como funções SQL, com modelos integrados ou próprios.
- Análise de sessões
- Métricas de sessão como funções SQL: funis, atividade concorrente, retenção e sequências de eventos.
- Operações
- Contas e chaves de API com permissões, conexões criptografadas, métricas do Prometheus e verificações de integridade.
Perguntas feitas em todas as avaliações.
- É necessário reescrever o SQL existente?
- Raramente. Joins, subconsultas e as funções usuais são compatíveis, e as consultas do ClickHouse são executadas sem alterações. O que ainda falta está listado abaixo.
- É necessário mover os dados primeiro?
- Não. Tabelas que continuam no ClickHouse, PostgreSQL ou MySQL podem ser consultadas onde estão, portanto uma avaliação começa pelas consultas que hoje causam problemas.
- De qual hardware ele precisa?
- GPUs NVIDIA, uma por nó de processamento. O cluster de desenvolvimento usa oito placas voltadas ao consumidor por máquina, um hardware que uma equipe pode comprar.Por que GPUs
- Onde ele é executado?
- Nas suas próprias máquinas ou em instâncias de GPU na nuvem, dentro da sua rede. Não há serviço hospedado durante o acesso antecipado.
- Qual é o desempenho?
- Cada avaliação mede tempo de resposta, capacidade concorrente e infraestrutura em relação ao sistema que já executa a mesma carga.Metodologia de desempenho
O que o RayoDB ainda não oferece.
- As tabelas são criadas pela API, não com CREATE TABLE em SQL.
- Não há UNION, INTERSECT ou EXCEPT, nem consultas recursivas; uma instrução por solicitação.
- Não é um banco de dados transacional: foi desenvolvido para análise, não para processar pedidos linha por linha.
- Comparações gerais de desempenho virão após o programa mais amplo de benchmarks.
Meça sua carga de trabalho.
Os parceiros de acesso antecipado comparam o RayoDB ao sistema atual usando seus dados e consultas.