NoSQL

Как преодолеть хаос в данных

Почему привычные подходы к организации плодотворного взаимодействия бизнеса и ИТ больше не работают, а новые — не приживаются? Почему при наличии сотен таблиц с данными и тысяч витрин бизнес сегодня не может получить ответ на самый простой вопрос: «Какова средневзвешенная процентная ставка по кредитам?»

СУБД: вчера, сегодня и завтра

На протяжении всей истории развития реляционной модели не прекращались попытки найти ей замену, а заодно и SQL. Однако, как утверждают в своей статье Майкл Стоунбрейкер из Массачусетского технологического института и Эндрю Павло из Университета Карнеги-Меллона, эта модель продолжает доминировать, а SQL расширяется, вбирая в себя отличные внешние идеи. Своим нынешним достижениям реляционные системы обязаны изменениям в современных вычислительных системах. Авторы верят, что будущее за SQL и реляционными СУБД. Можно по-разному относиться к суждениям и выводам, но авторы — главные люди в индустрии СУБД, а их публикации воспринимаются как манифесты и их очередная статья еще долго будет разбираться сообществом.

Современные СУБД — выбор есть

Исход западных производителей СУБД с российского рынка и активизация процессов импортозамещения обострили проблему выбора альтернативных систем, позволяющих отечественным компаниям и предприятиям решать насущные бизнес-задачи. Команда аналитиков проекта «Круги Громова» провела исследование современного отечественного рынка СУБД и попыталась систематизировать доступные сведения для построения наглядного представления, помогающего пользователям выбрать наиболее подходящую систему.

Быть или не быть гипермасштабированию транзакционных СУБД?

Еще во времена демократизации массово-параллельных СУБД и становления экосистемы Hadoop была в целом решена задача линейного масштабирования аналитических нагрузок, однако с транзакционными базами такого еще не случилось. По состоянию на первую половину 2020-х годов проблема открыта, хотя определенные продвижения есть, вызванные как усовершенствованием технологий в сфере оборудования, так и появлением новых архитектур СУБД.

Разработчик СУБД Couchbase готовится к IPO

Компания управляет NoSQL-базами данных для веб-сайтов и мобильных приложений через собственный облачный сервиc.

От реляционных СУБД к NoSQL

Реляционные базы данных могут сохранить за собой часть задач «старого формата», но доминировать в перспективе будут СУБД NoSQL, уверены в Morgan Stanley.

IBM переносит блокчейн в Red Hat OpenShift

В платформу блокчейна добавлена поддержка Red Hat OpenShift, а клиенты гибридного облака получили Kubernetes Operator для Apache CouchDB.

Особенности выбора современных СУБД

Прогресс в области технологий баз данных и востребованность множества нишевых решений привели к трансформации ландшафта СУБД — сегодня востребованы разработчики, способные создавать специализированные системы с нуля, что свело на нет роль объективных критериев выбора системы управления базами данных.

Операционные СУБД NoSQL: сегодня и завтра

Не все еще понимают возможности и отличия операционных систем NoSQL от традиционных реляционных систем управления базами данных — требуется демаркация границ между различными классами систем и прогноз дальнейшего развития индустрии.

Ренессанс СУБД: проблема выбора

По мере роста потребностей в обработке Больших Данных появляются новые модели управления данными, позволяющие выполнять миллиарды запросов в секунду. Одновременно, чтобы не отстать от рынка, меняют и традиционные реляционные модели. Как разобраться в современном ландшафте СУБД и выбрать решение, наилучшим образом удовлетворяющее конкретным требованиям?

Электронный надзор и Большие Данные

Темы мартовского и апрельского номеров журнала компьютер (IEEE Computer Society, Vol. 49, No. 3, 4, 2016) — современное положение дел в мире технологий электронной слежки и обработки Больших Данных.

Стоимостные оптимизаторы для СУБД: вчера и сегодня

Оптимизаторы запросов для реляционных СУБД превратились сегодня в сложные программы оценки стоимости вариантов, однако в СУБД нового поколения стоимость выполнения запросов во внимание почти не принимается. Что это — шаг назад или два вперед?

Работа с Большими Данными клиентов Mail.Ru Group будет выделена в отдельное направление

В его рамках будут предоставляться услуги по созданию предсказательных математических моделей, проведению маркетинговых исследований, консалтингу в области развития инфраструктуры и методологии работы с большими данными.

Microsoft приобретает разработчика средств аналитики Metanautix

Корпорация стремится создать под своей маркой мощный набор средств бизнес-аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта.

В MapR создали систему анализа потоков данных и конвергентную платформу на базе Hadoop

Streams дает возможность создавать потоки путем «подписки» на источники данных. Подписчиками могут быть как люди, так и машины. Например, отдел ИТ может подписаться на поток данных из журналов операций, чтобы автоматизировать обнаружение аномалий, указывающих на проблемы.

Экзабайтное хранилище научных данных

Сегодня только в ходе одного эксперимента в области физики высоких энергий генерируется такой объем метаданных, который сравним с объемом данных экспериментов, полученных за весь XX век. Однако для организации хранения и эффективного доступа к этим метаданным прежние реляционные технологии уже непригодны. Объемы метаданных

Splice Machine объединит OLTP и OLAP

Версия реляционной СУБД Splice Machine 2.0 сочетает в себе масштабируемость Hadoop и присущую Spark скорость обработки данных в оперативной памяти.

О вреде привязки вычислений к системам хранения

По мере расширения возможностей хранения и распространения наряду с традиционными реляционными СУБД технологий NoSQL и высокопроизводительных файловых систем важно уже не где хранятся данные, а что вы с ними делаете.

EnterpriseDB берет курс на NoSQL

Популярный диалект реляционной СУБД PostgreSQL с открытым кодом получит функции автоматического сегментирования, которые помогут ей лучше справляться с серьезными нагрузками.

Системы для Больших Данных: конвергенция архитектур

Проектирование архитектур систем работы с Большими Данными связано с множеством трудностей. В частности, архитектуру распределенного ПО надо тесно увязать со структурами данных и архитектурой развертывания. Чтобы удовлетворить требования к качеству, при проектировании системы нужно учитывать особенности всех трех архитектур одновременно.

LLM и дата-каталог: описание метаданных

Как описать метаданные и поддерживать дата-каталог в актуальном состоянии? И как при этом может помочь LLM?

Мы используем cookie, чтобы сделать наш сайт удобнее для вас. Оставаясь на сайте, вы даете свое согласие на использование cookie. Подробнее см. Политику обработки персональных данных