Урок за Teradata: База данни Archiструктура и типове

⚡ Умно обобщение

Teradata SQL работи върху масивно паралелна релационна база данни, създадена за съхранение на данни в корпоративен мащаб. Тази страница обяснява архитектурата на Parsing Engine, BYNET и AMP, поддържаните набори от команди DDL, DCL и DML, както и практическите бизнес приложения.

  • 🏛️ Основна дефиниция: Teradata е комерсиална система за управление на релационни бази данни, изградена върху масивна паралелна обработка (MPA), а не двигател с отворен код.
  • Три компонента: Парсинг енджинът планира заявки, BYNET премества редове, а процесорите на модулите за достъп търсят в собствените си дискове.
  • 📈 Линейна мащабируемост: Добавянето на възли увеличава пропусквателната способност пропорционално, защото дизайнът без споделено нищо премахва конфликта между паралелните единици.
  • 🧾 Покритие на командването: DDL създава обекти, DCL предоставя привилегии, а DML избира, актуализира и изтрива редове.
  • ☁️ Модерна платформа: Vantage, VantageCloud и ClearScape Analytics разширяват двигателя до облачно и машинно обучение в база данни.

Урок за Teradata

Какво е Teradata?

Терадата е търговска релационна система за управление на бази данни за разработчициping приложения за широкомащабно съхранение на данни. Този инструмент осигурява поддръжка за множество операции с хранилища за данни едновременни, използвайки концепцията за паралелизъм. Teradata е система за масово паралелна обработка, която поддържа Unix/Linux/Windows сървърни платформи.

Софтуерът Teradata е разработен от Teradata Corporation, която е американска ИТ фирма. Това е доставчик на платформи за аналитични данни, приложения и други свързани услуги. Фирмата разработва продукт за консолидиране на данни от различни източници и предоставяне на данните за анализ.

Защо Teradata?

  • Teradata предлага пълен набор от услуги, които се фокусират върху Съхранение на данни
  • Системата е изградена върху отворена архитектура. Така че всеки път, когато се предоставят по-бързи устройства, те могат да бъдат включени във вече изградената архитектура.
  • Teradata поддържа 50+ петабайта данни.
  • Изглед на единична операция за голяма многовъзлова система Teradata, използваща Service Workstation
  • Съвместим с широка гама от BI инструмент за извличане на данни.
  • Той може да действа като единична контролна точка за DBA, която да управлява База данни.
  • Висока производителност, разнообразни заявки, анализи в базата данни и усъвършенствано управление на натоварването
  • Teradata ви позволява да получавате едни и същи данни за множество опции за внедряване

Тези предимства са били натрупвани в продължение на четири десетилетия, както показва хронологията по-долу.

История на Teradata

Teradata е основана през 1979 г. от изследователи от Калифорнийския технологичен институт (Caltech), работещи със Citibank. NCR Corporation я придобива през 1991 г., а Teradata е отделена като независима публична компания през октомври 2007 г., с Майкъл Кьолер като първи главен изпълнителен директор. Компанията е със седалище в Сан Диего и се ръководи от президента и главен изпълнителен директор Стив Макмилан от 2020 г.

Важни етапи на Teradata Corporation:

  • 1979 – Teradata е регистрирана
  • 1984 – Пускане на първия компютър с база данни DBC/1012
  • 1986 – Списание Fortune обявява Teradata за „Продукт на годината“
  • 1991 г. – NCR Corporation придобива Teradata
  • 1999 – Най-голямата база данни, създадена с помощта на Teradata със 130 терабайта
  • 2002 г. – Издаване на версия Teradata V2R5 с компресия и първичен дял
  • 2006 – Стартиране на Teradata Master Data Management решение
  • 2007 г. – Teradata се отделя от NCR и се регистрира като независима компания
  • 2008 г. – Teradata 13.0 пуснат с Active Data Warehousing
  • 2011 г. – придобива Teradata Aster и се потапя в пространството за разширен анализ
  • 2012 г. – Представена е Teradata 14.0
  • 2014 г. – Представена е Teradata 15.0
  • 2015 г. – Teradata купува платформата за маркетинг на приложения Appoxee
  • 2017 г. – Teradata придобива StackIQ от Сан Диего
  • 2018 г. – Teradata Vantage стартира като унифицирана аналитична платформа
  • 2022 г. – VantageCloud Lake е пуснат за анализи, базирани на облака
  • 2023 г. – ClearScape Analytics добавя вграден изкуствен интелект и машинно обучение в базата данни в голям мащаб
  • 2024 – Добавя поддръжка за отворен табличен формат за Apache Iceberg и Delta Lake и пуска Teradata AI Unlimited на AWS и Azure пазари
  • 2025 г. – Стартира Enterprise Vector Store, MCP сървър с отворен код, и AgentBuilder за поддръжка на агентни AI натоварвания.
  • 2026 г. – Автономната платформа за знания Teradata е обявена през май и става общодостъпна през юли в облачни, локални и хибридни внедрявания.

След това в този урок за Teradata ще научим за функциите на Teradata.

Характеристики на Teradata SQL

Teradata предлага следните мощни функции:

  • Линейна мащабируемост: Предлага линейна мащабируемост при работа с големи обеми данни чрез добавяне на възли за увеличаване на производителността на системата.
  • Неограничен паралелизъм: Teradata е базиран на MPP (масивна паралелна обработка). Archiтекстура). Така че той е проектиран да бъде паралелен от самото начало. Може да раздели голяма задача на по-малки и да ги изпълнява паралелно
  • Възрастен оптимизатор: Teradata Optimizer може да обработва до 64 обединения в заявка.
  • Ниска TCO: Teradata има ниска обща цена на притежание. Лесна е за настройване, поддръжка и администриране.
  • Помощни програми за зареждане и разтоварване: Teradata предоставя помощни програми за зареждане и разтоварване за преместване на данни в/от системата Teradata.
  • Свързаност: Тази MPP система може да се свързва към системи, свързани с канали, като мейнфрейм или системи, свързани с мрежа.
  • SQL: Teradata поддържа SQL за взаимодействие с данните, съхранявани в таблици. Осигурява неговото разширение.
  • Здрави помощни програми: Teradata предоставя стабилни помощни програми за импортиране/експортиране на данни от/към системи Teradata като FastExport, FastLoad, MultiLoad и TPT.
  • Автоматично разпределение: Терадата може да разпространява данните на дисковете автоматично без ръчна намеса.

След това в този урок за Teradata SQL ще научим за Teradata Archiтекстура.

Терадата Archiтекстура

Архитектурата на Teradata е масивна паралелна обработка Archiтекстура.

Три важни компонента на Teradata са:

  • Механизъм за анализиране
  • БАЙНЕТ
  • Процесори на модул за достъп (AMP)

Съхранение на Teradata Archiтектура База данни Archiтектурна диаграма:

Терадата Archiтекстура
Терадата Archiтектурна диаграма

Диаграмата по-горе tracизпраща заявка от Parsing Engine, чрез BYNET, до AMP, които притежават дисковете. Двата подраздела по-долу следват този път във всяка посока.

Съхранение на Teradata Archiтекстура

Машина за анализиране:

Механизмът за разбор анализира заявките и подготвя плана за изпълнение. Той управлява сесии за потребители. Оптимизира и изпраща заявка до потребителите.

Така че, когато клиентът изпълнява заявки за вмъкване на записи, Parsing Engine изпраща записите към слоя за предаване на съобщения. Слоят за предаване на съобщения или BYNET е софтуерен и хардуерен компонент. Той предлага възможност за работа в мрежа. Той също така извлича записите и изпраща реда към целевия AMP.

MPA:

AMP означава Процесор на модул за достъп. Той съхранява записи на тези дискове. AMP извършва следните дейности:

  • Управлява част от базата данни
  • Управлява част от всяка маса
  • Изпълнете всички задачи, свързани с генерирането на набор от резултати, като сортиране, агрегиране и обединяване
  • Извършване на заключване и управление на пространството

Извличане на Teradata Archiтекстура

Когато клиентът изпълнява заявки за извличане на записи, системата за анализиране изпраща заявка до BYNET. След това BYNET изпраща заявката за извличане до съответните AMP.

AMP търсят успоредно своите дискове и разпознават необходимите записи и ги изпращат на BYNET. BYNET изпраща записите до Parsing Engine, който от своя страна ще бъде изпратен до клиента.

След това в този урок за база данни на Teradata ще научим за SQL командите на Teradata.

Видове SQL команди на Teradata

Базата данни Teradata поддържа следните основни SQL команди:

  1. Команди на езика за дефиниране на данни (DDL).
  2. Команди на езика за управление на данни (DCL).
  3. Команди на езика за манипулиране на данни (DML).

Команди за език за дефиниране на данни

COMMAND Descriptйон
CREATE Създава нова база данни, таблица, потребител и т.н.
Капка Премахва нова база данни, таблица, потребител и др.
ПРОМЕНИ Променя таблица, колона, тригер и др.
МОДИФИЦИРАЙТЕ Променя база данни или потребителска дефиниция
ПРЕИМЕНУВАНЕ Променя името на таблици, изгледи, макроси и др.

Команди на езика за управление на данни

COMMAND Descriptйон
ПРЕДОСТАВЯНЕ/ОТМЕНЯНЕ Използва се за контролиране на привилегиите на потребител върху обект
ПРЕДОСТАВЯНЕ НА ВЛИЗАНЕ/ОТМЕНЯНЕ НА ВЛИЗАНЕ Използва се за контролиране на привилегиите за влизане в хост или хост група
ДАЙТЕ Използва се за даване на обект на база данни на друг обект на база данни

Команди на езика за манипулиране на данни в базата данни Teradata SQL

COMMAND Descriptйон
ИЗТРИЙ Премахва ред от таблицата
ECHO Използва се за ехо на низ или команда към клиента
КОНТРОЛНА ТОЧКА Дефинира точка за възстановяване в дневника, която може да се използва по-късно за възстановяване на съдържанието на таблицата
МАРКИРАЙ Използва се за връщане на конкретен ред данни във формуляр на таблица
АКТУАЛИЗАЦИЯ Променя данни в един или повече редове на таблица

Продуктов пакет Teradata и опции за внедряване

Тези команди се държат идентично, независимо кое издание се изпълнява под него, защото Teradata доставя един енджин в няколко модела на доставка.

  • Teradata Vantage: Основната платформа, комбинираща SQL енджин, управление на работното натоварване и конектори за съхранение на обекти.
  • VantageCloud Enterprise: Управлявано внедряване в AWS, Azure или Google Cloud за складове, които преместват собствен хардуер.
  • Езерото ВантиджКлауд: Облачно, ориентирано към обектно съхранение издание с независими изчислителни клъстери за еластични натоварвания.
  • ClearScape Analytics: Вграденият в базата данни слой изпълнява функции за машинно обучение и времеви серии, наред с данните.
  • Локален IntelliFlex: Специално разработен хардуер за регулирани натоварвания, който трябва да остане в частен център за данни.

Тъй като един SQL оператор се изпълнява непроменен в тези издания, хибридните конфигурации са често срещани.

Приложения на база данни Teradata

Следват популярните приложения на Teradata:

  • Управление на клиентски данни: Помага за поддържане на дълготрайни взаимоотношения с клиентите.
  • Управление на основните данни: Помага за разработването на среда, в която основните данни могат да се използват, синхронизират и съхраняват.
  • Управление на финансите и изпълнението: Помага на организацията да подобри скоростта и качеството на финансовото отчитане. Той намалява разходите за финансова инфраструктура и проактивно управлява ефективността на предприятието.
  • Управление на веригата за доставки: Подобрете операциите по веригата за доставки, което спомага за подобряване на обслужването на клиентите, намаляване на времената на цикъла и намаляване на запасите.
  • Управление на веригата на търсенето: Помага за повишаване на нивата на обслужване на клиентите и продажбите. Освен това помага на компаниите да предвидят точно търсенето на артикула от магазина си.

След това в този урок за Teradata за начинаещи ще научим за разликата между Teradata и други RDBMS.

Разлика между Teradata и други RDBMS

Параметър Терадата RDBMS
Archiтекстури Следва Споделено нищо Archiтекстура. Споделя всичко и позволява конкуренция за ресурси.
Процеси MIPS [милиони инструкции/сек] KIPS [Хиляди инструкции/сек]
Индекси По-добро разпространение и извличане Предлага само FASI Retrieval
паралелизъм Поддържа безусловен паралелизъм. Паралелизмът е условен и непредвидим
Насипно натоварване Teradata позволява групово натоварване. Позволява само ограничен обемен товар.
скалируемост Линейна мащабируемост с наклон единица Мащабируемост с намаляваща възвръщаемост
Буфер на база данни Един буфер на базата данни, използван от всички UoP (единица за паралелизъм). Единно хранилище за данни, достъпно за всички UoP. Query Controller изпраща функции на UoP, които притежават данните
Магазини Съхранява ТЕРАБАЙТИ [Billйони на редове] ГИГАБАЙТИ [Милиони редове]

Редът „споделено нищо“ по-горе зависи от модела на обработка, който ще бъде сравнен по-нататък.

MPP срещу SMP

MPP SMP
MPP – Масова паралелна обработка. Това е компютърна система, която е свързана с много независими аритметични единици или цели микропроцесори, които работят паралелно. Симетрична мултипроцесорна обработка. В SMP система за обработка процесорите споделят една и съща памет и в резултат на това кодът, работещ в една система, може да повлияе на паметта, използвана от друга.
Базите данни могат да се разширяват чрез добавяне на нови процесори. SMP базите данни обикновено използват един процесор за извършване на търсене в база данни.
В MPP среда производителността е подобрена, тъй като не трябва да се споделят ресурси между физически компютри. Работното натоварване за паралелна работа се разпределя между процесорите в системата.
Производителността на системата за масивна паралелна обработка е линейна. Той обаче ще се увеличи пропорционално на броя на възлите. SMP базите данни могат да работят на множество сървъри. Въпреки това ще сподели друг ресурс.

Въпроси и Отговори

Основният индекс решава кой AMP съхранява всеки ред. Teradata хешира колоната на индекса и насочва реда към съответстващия AMP, така че добре избраният индекс разпределя данните равномерно и избягва изкривяване.

Teradata Studio е настоящият графичен клиент, заместващ по-стария SQL Assistant. BTEQ обработва скриптова пакетна работа от терминал, а стандартните ODBC или JDBC драйвери свързват сървъри на трети страни. BI инструменти.

Производствената платформа е лицензирана комерсиално, но Teradata предлага безплатна среда ClearScape Analytics Experience и пробни версии за разработчици, които са достатъчни за практикуване на SQL, индексиране и планиране на заявки.

ClearScape Analytics изпълнява функции за машинно обучение, оценяване и времеви серии като SQL директно върху съхранени редове.ping Моделите до данните премахват стъпките за експортиране и позволяват на прогнозите да използват цялото хранилище, а не извадка.

Асистентите с изкуствен интелект изготвят заявки и предлагат промени в индексирането или присъединяването, но статистиката и бизнес правилата на оптимизатора все още се нуждаят от човешка проверка. Третирайте генерирания SQL като начална чернова, никога като производствена версия.

Обобщете тази публикация с: