Teradata Tutorial: Database Architectura y tipos

¿Qué es Teradata?

Teradata is a commercial relational Database Management System for developing large-scale data warehousing applications. This tool provides support for multiple data warehouse operations simultaneously using the concept of parallelism. Teradata is a massively parallel processing system that supports Unix/Linux/Windows plataformas de servidores.

El software Teradata es desarrollado por Teradata Corporation, que es una empresa de TI estadounidense. Es un proveedor de plataformas de datos analíticos, aplicaciones y otros servicios relacionados. La empresa desarrolla un producto para consolidar datos de diversas fuentes y ponerlos a disposición para su análisis.

¿Por qué Teradata?

• Teradata ofrece un conjunto completo de servicios que se centra en Almacenamiento de datos
• El sistema está construido sobre una arquitectura abierta, por lo que, siempre que haya dispositivos más rápidos disponibles, se podrán incorporar a la arquitectura ya construida.
• Teradata admite más de 50 petabytes de datos.
• Vista de operación única para un gran sistema multinodo Teradata que utiliza Service Workstation
• Compatible con una amplia gama de Herramienta de BI para obtener datos.
• Puede actuar como un único punto de control para que el DBA gestione la Database .
• Alto rendimiento, consultas diversas, análisis en la base de datos y gestión sofisticada de la carga de trabajo
• Teradata le permite obtener los mismos datos en múltiples opciones de implementación

These advantages were built up over four decades, as the timeline below shows.

Historia de Teradata

Teradata was incorporated in 1979 by Caltech researchers working with Citibank. NCR Corporation acquired it in 1991, and Teradata was spun off as an independent public company in October 2007, with Michael Koehler as its first chief executive. The company is headquartered in San Diego and has been led by president and CEO Steve McMillan since 2020.

Hitos de Teradata Corporation:

• 1979 – Se incorpora Teradata
• 1984 – Lanzamiento del primer ordenador de base de datos DBC/1012
• 1986 – La revista Fortune declaró a Teradata como “Producto del año”.
• 1991 – NCR Corporation acquires Teradata
• 1999: la base de datos más grande creada con Teradata con 130 Terabytes
• 2002 – Lanzamiento de la versión Teradata V2R5 con compresión y partición primaria
• 2006 – Lanzamiento de la solución Teradata Master Data Management
• 2007 – Teradata separates from NCR and lists as an independent company
• 2008: lanzamiento de Teradata 13.0 con Active Data Warehousing
• 2011 – Adquiere Teradata Aster y se sumerge en el espacio de análisis avanzado
• 2012 – Se introduce Teradata 14.0
• 2014 – Se introduce Teradata 15.0
• 2015 – Teradata buys apps marketing platform Appoxee
• 2017 – Teradata acquires San Diego’s StackIQ
• 2018 – Teradata Vantage launches as a unified analytics platform
• 2022 – VantageCloud Lake released for cloud-native analytics
• 2023 – ClearScape Analytics adds in-database AI and machine learning at scale
• 2024 – Adds open table format support for Apache Iceberg and Delta Lake, and releases Teradata AI Unlimited on the AWS and Azure mercados
• 2025 – Launches Enterprise Vector Store, an open-source MCP Server, and AgentBuilder to support agentic AI workloads
• 2026 – Teradata Autonomous Knowledge Platform announced in May and becomes generally available in July across cloud, on-premises, and hybrid deployments

A continuación, en este tutorial de Teradata, aprenderemos sobre las características de Teradata.

Características de Teradata SQL

Teradata ofrece las siguientes potentes funciones:

• Escalabilidad lineal: Ofrece escalabilidad lineal al tratar con grandes volúmenes de datos agregando nodos para aumentar el rendimiento del sistema.
• Paralelismo ilimitado: Teradata se basa en MPP (procesamiento masivo paralelo Architectura). Por lo tanto, está diseñado para ser paralelo desde el principio. Puede dividir una tarea grande en tareas más pequeñas y ejecutarlas en paralelo
• Optimizador maduro: Teradata Optimizer puede manejar hasta 64 uniones en una consulta.
• Costo total de propiedad bajo: Teradata has a low total cost of ownership. It is easy to setup, maintain, and administrate.
• Utilidades de carga y descarga: Teradata proporciona utilidades de carga y descarga para mover datos hacia/desde el sistema Teradata.
• Conectividad: Este sistema MPP se puede conectar a sistemas conectados a canales, como una computadora central o sistemas conectados a una red.
• SQL: Soportes de Teradata SQL para interactuar con los datos almacenados en tablas. Proporciona su extensión.
• Utilidades robustas: Teradata proporciona sólidas utilidades para importar/exportar datos desde/hacia sistemas Teradata como FastExport, FastLoad, MultiLoad y TPT.
• Distribución automática: Teradata puede distribuir los datos a los discos automáticamente sin intervención manual.

A continuación, en este tutorial de Teradata SQL, aprenderemos sobre Teradata. Architectura.

Teradata Architectura

La arquitectura de Teradata es un procesamiento masivamente paralelo Architectura.

Tres componentes importantes de Teradata son:

• Motor de análisis
• BYNET
• Procesadores de módulos de acceso (AMP)

Almacenamiento Teradata Archibase de datos de tecnología ArchiDiagrama de tecnología:

El diagrama de arriba traces a request from the Parsing Engine, through BYNET, down to the AMPs that own the disks. The two subsections below follow that path in each direction.

Almacenamiento Teradata Architectura

Motor de análisis:

El motor de análisis analiza las consultas y prepara el plan de ejecución. Gestiona las sesiones de los usuarios. Optimiza y envía una solicitud a los usuarios.

Entonces, cuando el cliente ejecuta consultas para insertar registros, Parsing Engine envía los registros a la capa de paso de mensajes. La capa de paso de mensajes o BYNET es un componente de software y hardware. Ofrece capacidad de conexión en red. También recupera los registros y envía la fila al AMP de destino.

AMPERIO:

AMP significa Procesador de módulo de acceso. Almacena registros en estos discos. AMP realiza las siguientes actividades:

• Gestiona una parte de la base de datos.
• Gestiona una parte de cada mesa.
• Realizar todas las tareas asociadas con la generación del conjunto de resultados, como ordenar, agregar y unir.
• Realizar gestión de bloqueo y espacio.

Recuperación de Teradata Architectura

Cuando el cliente ejecuta consultas para recuperar registros, el motor de análisis envía una solicitud a BYNET. Luego BYNET envía la solicitud de recuperación a los AMP correspondientes.

Los AMP buscan en sus discos en paralelo, reconocen los registros requeridos y los envían a BYNET. BYNET envía los registros a Parsing Engine, que a su vez se enviará al cliente.

A continuación, en este tutorial de Teradata Database, aprenderemos sobre los comandos SQL de Teradata.

Types of Teradata SQL Commands

La base de datos Teradata admite los siguientes comandos SQL básicos:

1. Comandos del lenguaje de definición de datos (DDL)
2. Comandos del lenguaje de control de datos (DCL)
3. Comandos del lenguaje de manipulación de datos (DML)

Data Definition Language Commands

COMANDO	Mareas Ideales para Lecciones
CREAR	Crea una nueva base de datos, tabla, usuario, etc.
DROP	Elimina una nueva base de datos, tabla, usuario, etc.
ALTER	Cambia una tabla, columna, disparador, etc.
MODIFICAR	Cambia una base de datos o una definición de usuario
REBAUTIZAR	Cambia el nombre de tablas, vistas, macros, etc.

Data Control Language Commands

COMANDO	Mareas Ideales para Lecciones
OTORGAR/REVOCAR	Se utiliza para controlar los privilegios de un usuario sobre un objeto.
CONCEDER EL INICIO DE SESIÓN/REVOCAR EL INICIO DE SESIÓN	Se utiliza para controlar los privilegios de inicio de sesión en un host o grupo de hosts.
DAR	Se utiliza para dar un objeto de base de datos a otro objeto de base de datos.

Teradata Database SQL Data Manipulation Language Commands

COMANDO	Mareas Ideales para Lecciones
BORRAR	Elimina una fila de la tabla
ECHO	Se utiliza para hacer eco de una cadena o comando al cliente.
CONTROL	Define un punto de recuperación en el diario que se puede utilizar más adelante para restaurar el contenido de la tabla.
SELECT	Se utiliza para devolver datos de una fila específica en forma de tabla.
ACTUALIZAR	Modifica datos en una o más filas de una tabla.

Teradata Product Suite and Deployment Options

Those commands behave identically whichever edition runs underneath, because Teradata ships one engine across several delivery models.

• Ventaja de Teradata: The core platform combining the SQL engine, workload management, and connectors to object storage.
• VantageCloud Enterprise: A managed deployment on AWS, Azure, o Google Cloud for warehouses moving off owned hardware.
• VantageCloud Lake: A cloud-native, object-storage-first edition with independent compute clusters for elastic workloads.
• ClearScape Analytics: The in-database layer running machine learning and time-series functions beside the data.
• On-premises IntelliFlex: Purpose-built hardware for regulated workloads that must stay in a private data centre.

Because one SQL statement runs unchanged across these editions, hybrid estates are common.

Aplicaciones de la base de datos Teradata

Las siguientes son las aplicaciones populares de Teradata:

• Gestión de datos del cliente: Ayuda a mantener relaciones duraderas con los clientes.
• Gestión de datos maestros: Helps to develop an environment where master data can be used, synchronized, and stored.
• Gestión financiera y del desempeño: Ayuda a la organización a mejorar la velocidad y la calidad de los informes financieros. Reduce los costos de infraestructura financiera y gestiona de manera proactiva el desempeño empresarial.
• Gestión de la cadena de suministro: Mejorar las operaciones de la cadena de suministro, lo que ayuda a mejorar el servicio al cliente, reducir los tiempos de ciclo y reducir los inventarios.
• Gestión de la cadena de demanda: Ayuda a aumentar los niveles de servicio al cliente y las ventas. También ayuda a las empresas a predecir con precisión la demanda de los artículos de su tienda.

A continuación, en este tutorial de Teradata para principiantes, aprenderemos sobre la diferencia entre Teradata y otros. RDBMS.

Diferencia entre Teradata y otros RDBMS

Parámetro	Teradata	RDBMS
Architecturas	Sigue Compartido Nada Architectura.	Todo compartido y permite la contención de recursos.
Procesos	MIPS [Millones de instrucciones/seg]	KIPS [Thousands of Instructions/sec]
Índices	Mejor distribución y recuperación	Sólo ofrece recuperación FASI
Paralelismo	Admite paralelismo incondicional.	El paralelismo es condicional e impredecible.
Carga masiva	Teradata permite la carga masiva.	Sólo permite una carga masiva limitada.
Escalabilidad organizacional	Escalabilidad lineal con pendiente de uno	Escalabilidad con rendimientos decrecientes
Buffer de base de datos	A single database buffer used by all UoP’s (a unit of parallelism). A single data store accessed by all UoP’s	Query Controller envía funciones a las UoP que poseen los datos
Tiendas	It stores TERABYTES [Billiones de filas]	GIGABYTES [Millions of rows]

The shared-nothing row above depends on the processing model compared next.

MPP frente a SMP

MPP	SMP
MPP: procesamiento masivo en paralelo. Es un sistema informático que está conectado a muchas unidades aritméticas independientes o microprocesadores completos que funcionan en paralelo.	Multiprocesamiento simétrico. En un sistema de procesamiento SMP, las CPU comparten la misma memoria y, como resultado, el código que se ejecuta en un sistema puede afectar la memoria utilizada por otro.
Las bases de datos se pueden expandir agregando nuevas CPU.	Las bases de datos SMP generalmente utilizan una CPU para realizar búsquedas en la base de datos.
En un entorno MPP, el rendimiento mejora porque no se deben compartir recursos entre computadoras físicas.	La carga de trabajo de un trabajo paralelo se distribuye entre los procesadores del sistema.
El rendimiento de un sistema de procesamiento paralelo masivo es lineal. Sin embargo, aumentará en proporción al número de nodos.	Las bases de datos SMP pueden ejecutarse en varios servidores. Sin embargo, compartiremos otro recurso.

Preguntas Frecuentes