MariaDB Platform – Anwendungsfälle

Transaktionen

MariaDB Platform ist die führende Open-Source-Datenbank für die Transaktionsverarbeitung in Unternehmen, und dies in jeder Größenordnung, von replizierten oder geclusterten Implementierungen für Leseskalierung und Hochverfügbarkeit bis hin zu verteilten SQL-Implementierungen zur Gewährleistung der Skalierbarkeit. Die Kompatibilität mit Oracle Database vereinfacht die Migration, während temporale Tabellen und JSON-Funktionen zusammen mit neuen Node.js-, Python- und reaktiven Java-Konnektoren die moderne Anwendungsentwicklung einfacher und schneller denn je gestalten.

Zuverlässigkeit für Unternehmen

Hochentwickelte Funktionen wie unterbrechungsfreier Failover, Online-Notfallwiederherstellung und eine leistungsstarke Datenbank-Firewall stellen sicher, dass die Datenbank immer verfügbar ist und die Daten stets geschützt sind.

Einfache Entwicklung

Der Datenbank-Proxy abstrahiert die zugrundeliegende Datenbank-Infrastruktur, sodass Entwickler sich nicht um die Behebung von Fehlern oder um geplante bzw. ungewollte Änderungen in der Topologie kümmern müssen.

Modern SQL

JSON-Funktionen, temporale Tabellen, Fensterfunktionen, Common Table Expressions (CTEs) und benutzerdefinierte Aggregatfunktionen sind Beispiele für die Möglichkeiten, die modernen SQL-Entwicklern zur Verfügung stehen.

Analysen

MariaDB Platform kann als Data Warehouse oder Analysedatenbank mir spaltenorientierter Speicherung und massiver Parallelverarbeitung (MPP) eingesetzt werden, um interaktive und Ad-hoc-Abfragen auf Hunderten Milliarden von Zeilen mit Standard-SQL (einschließlich Joins) und ohne die Erstellung von Indizes durchzuführen. Darüber hinaus implementiert MariaDB Platform eine Cloud-native Speicherarchitektur und kann optional Amazon S3-kompatible Objekt-Speicherdienste nutzen, um Kosten zu senken und von einer unbegrenzte Kapazität zu profitieren.

  • Ad-hoc-Analysen
    Ad-hoc-Analysen

    Analysieren Sie umfangreiche Datenmengen auf neue, bisher ungeahnte Weise, ohne für jede potenzielle Abfrage einen Index erstellen zu müssen.

  • Echtzeit-Visualisierung
    Echtzeit-Visualisierung

    Erstellen Sie interaktive Datenvisualisierungen und anpassbare oder dynamische Berichte zur Untersuchung umfangreicher Datenmengen in Echtzeit.

  • Data Marts für Hadoop
    Data Marts für Hadoop

    Importieren Sie Daten aus Hadoop Data Lakes und erstellen Sie regelmäßig neue Data Marts für iterative Analysen mithilfe von Standard BI-/Berichtswerkzeugen.

Intelligente Transaktionen

MariaDB Platform unterstützt intelligente Transktionen (d. h., hybrid transaktionale/analytische Verarbeitung oder HTAP) durch die Kombination von für schnelle Transaktionen optimierter zeilenorientierter Speicherung mit einer spaltenorientierten Speicherung, die für die schnelle Durchführung von Analysen optimiert ist. Dank intelligenter Transaktionen können Entwickler Web-Anwendungen und mobile Anwendungen um Echtzeit-Analysen und historische Daten erweitern, um aufschlussreichere Kundenerlebnisse anhand von überzeugenden Geschäftschancen zu erzeugen, während SaaS-Kunden von der Möglichkeit profitieren, selbst Analysen durchführen zu können.

  • Analysen selbst erstellen
    Analysen selbst erstellen

    SaaS-Anbieter können ihren Kunden ab sofort die Möglichkeit zur Verfügung stellen, selbst Analysen durchzuführen, um die von dem Dienst erzeugten Daten zu analysieren.

  • Zugriff auf historische Daten
    Zugriff auf historische Daten

    Gewähren Sie Kunden (und Anwendungsentwicklern) Zugriff auf historische Daten, die anderenfalls in ein separates Data Warehouse übertragen würden.

  • Echtzeit-Informationen
    Echtzeit-Informationen

    Stellen Sie Kunden aktuelle aussagekräftige Informationen zur Verfügung, indem Sie die neuesten Daten verwenden, anstatt auf stapelweise Aktualisierungen durch Offline-Analyseaufträge zu warten.

Wenn MariaDB Platform für intelligente Transaktionen eingesetzt wird, verwendet es Tabellen mit replizierten und/oder verteilten Zeilen für Transaktionen sowie verteilte spaltenorientierte Tabellen für Analysen. Optional können Daten aus mehreren bzw. allen zeilenorientierten Tabellen in spaltenorientierte Tabellen repliziert werden.