Anwendungsfall
Live-Transaktionen in operative Echtzeit-Analysen umwandeln
MariaDB Enterprise Platform Kombiniert eine schnelle Transaktionsverarbeitung mit leistungsstarken spaltenbasierten Analysen, wodurch ETL-Verzögerungen entfallen und Sie sofort Einblicke erhalten.
Was ist „ MariaDB “ für die Betriebsanalyse?
MariaDB Enterprise Platform bietet hybride transaktionale und analytische Verarbeitung (HTAP), die es Unternehmen ermöglicht, Echtzeitanalysen direkt auf aktuellen Betriebsdaten durchzuführen. Durch die Kombination von zeilenbasierten Transaktionen mit spaltenorientierter Speicherung entfallen langsame ETL-Prozesse und isolierte Datensilos.
Funktionen
Kernkompetenzen für die operative Analytik
MariaDB bietet eine nahtlose Architektur für die operative Analytik, die einen enormen Transaktionsdurchsatz mit komplexen analytischen Abfragen in Einklang bringt, ohne dass dabei auch nur ein Moment verloren geht.
Einheitliche HTAP-Architektur
Das intelligente Abfrage-Routing leitet Transaktionsabfragen automatisch an den zeilenbasierten Speicher und Analyseabfragen an „ ColumnStore “ weiter, um eine optimale, gleichzeitige Leistung zu gewährleisten.
Echtzeit-Einblicke ohne ETL
Machen Sie Schluss mit anfälligen Datenpipelines. Analysieren Sie Ihre Betriebsdaten genau in dem Moment, in dem sie entstehen, um Live-Dashboards und Ad-hoc-Berichte zu erstellen.
Skalierbare Leistung
Skalieren Sie Rechenleistung und Speicher, um massive Spitzen im Transaktionsvolumen zu bewältigen und gleichzeitig aufwendige analytische Abfragen auf Live-Daten auszuführen.
Welche Muster der Betriebsanalyse unterstützt „ MariaDB “?
MariaDB unterstützt von Haus aus eine Vielzahl von Echtzeit-Operational-Intelligence-Mustern, darunter:
Integrierte Nutzeranalyse
Integrieren Sie robuste, kundenorientierte Berichtsfunktionen direkt in Ihre Anwendung. Stellen Sie Endnutzern komplexe Echtzeit-Kennzahlen bereit, ohne dass ein separates Data Warehouse erforderlich ist.
Echtzeit-Einblick in den Betriebsablauf
Stützen Sie interne BI-Tools und Kommandozentralen mit sekundengenauen Daten. Bieten Sie den Geschäftsteams Echtzeit-Einblick in KPIs – ganz ohne nächtliche ETL-Batches.
Ad-hoc-Produktionsanalysen
Geben Sie Analysten die Möglichkeit, komplexe Abfragen direkt in Live-Systemen auszuführen. Nutzen Sie die spaltenorientierte Speicherung, damit umfangreiche Aggregationen die Leistung der Kernanwendungen nicht beeinträchtigen.
Empfohlene Ressourcen
Los geht’s
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Eine Echtzeit-Datenbankplattform, auf die Sie sich verlassen können – für alles, was Sie heute betreiben, und für alles, was Sie in Zukunft entwickeln werden.
Häufig gestellte Fragen
HTAP steht für „Hybrid Transactional/Analytical Processing“. Damit können Sie Echtzeitanalysen direkt auf Ihren operativen Daten durchführen, ohne auf langsame ETL-Prozesse angewiesen zu sein, und so sofortige Business Intelligence nutzen.
MariaDB nutzt intelligentes Abfrage-Routing. Transaktionale Abfragen werden an den zeilenbasierten Speicher „ InnoDB “ weitergeleitet, während analytische Abfragen automatisch an „ MariaDB “Exa geleitet werden, wodurch Workloads voneinander isoliert werden, während die Daten einheitlich bleiben.
Nr. MariaDB Exa verwendet die Syntax „ MariaDB “ und funktioniert mit Ihren vorhandenen Konnektoren, Treibern und Tools. Die meisten Anwendungen müssen kaum oder gar nicht umgeschrieben werden. Informationen zu bekannten Einschränkungen und Unterschieden finden Sie in der Dokumentation.
Für die operative Analyse, ja. Durch die Speicherung historischer Daten in „ Exa “ neben den Echtzeit-Transaktionen im „ MariaDB “-Server entfällt die Notwendigkeit zusätzlicher ETL-basierter Analysearchitekturen.
Nein, es läuft auf einer Standardinfrastruktur, allerdings mit Einschränkungen: „ Exa “ kann nicht auf ARM-Prozessoren ausgeführt werden, und „sqlglot“ erfordert Python 3.13, wodurch die Auswahl an Betriebssystemen auf neuere Versionen wie Ubuntu 24+ oder RHEL 9+ beschränkt ist.
Da das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in eine separate Analysedatenbank entfällt, vermeiden Sie die zusätzlichen Lizenz-, Rechen- und Wartungskosten, die mit redundanten Datenpipelines verbunden sind.