专为持续分析性能而构建。
响应时间、并发容量和运营效率从设计之初便协同考虑，而非部署后再行补充。
逐项了解系统能力。
- 执行
- 筛选、分组、联接和排序均在 GPU 上运行，各步骤之间数据始终保留在 GPU 中。
- 硬件
- 每个工作节点使用一个 GPU。通过增加工作节点扩展容量。
- 存储
- 列式压缩存储，仅读取查询指定的字段。数据加载具备崩溃安全性。
- 扩展与韧性
- 表可分布在多台机器上，并按需保留多个副本；发生故障时读取仍可继续；支持全群集备份和恢复。
- SQL
- 支持联接、子查询、可复用查询块和丰富的函数目录。
- 兼容性
- 通过兼容层，ClickHouse 查询可原样运行。
- 现有系统
- 仍存储在 ClickHouse、PostgreSQL 或 MySQL 中的表可原地查询，并与 RayoDB 表进行联接。
- 数据导入
- 支持来自 Kafka、MySQL 和 PostgreSQL 的实时数据源，确保同一行不会被重复计入；同时支持批量加载和 API 加载。
- 数据保留
- 超过所选保留窗口的数据将按计划删除。
- SQL 中的 AI
- 预测、异常检测和语义搜索均以 SQL 函数提供，可使用内置模型或自有模型。
- 会话分析
- 以 SQL 函数提供会话指标：漏斗、并发活动、留存和事件路径。
- 运维
- 提供带权限控制的账户和 API 密钥、加密连接、Prometheus 指标及健康检查。
每次评估都会提出的问题。
- 现有 SQL 是否需要重写？
- 通常不需要。系统支持联接、子查询和常用函数，ClickHouse 查询可原样运行。尚未支持的功能列于下方。
- 是否必须先迁移数据？
- 不必。仍存储在 ClickHouse、PostgreSQL 或 MySQL 中的表可以原地查询，因此评估可直接从当前最棘手的查询开始。
- 需要什么硬件？
- NVIDIA GPU，每个工作节点一个。开发群集的每台机器运行八张消费级显卡，这类硬件可由团队自行采购。为何选择 GPU
- 可以部署在哪里？
- 可部署在您网络内的自有机器或云 GPU 实例上。早期体验阶段不提供托管服务。
- 性能如何？
- 每次评估都会针对运行相同工作负载的现有系统，测量响应时间、并发容量和基础设施需求。性能评估方法
RayoDB 当前尚未提供的功能。
- 表通过 API 创建，暂不支持使用 SQL 中的 CREATE TABLE。
- 暂不支持 UNION、INTERSECT 或 EXCEPT，也不支持递归查询；每次请求仅可包含一条语句。
- 并非事务型数据库：面向分析而构建，不用于逐行处理订单。
- 更广泛的基准测试计划完成后，将发布通用性能对比。