Teradata Tutorial: Database ArchiTektuur ja tüübid
David Carter
⚡ Nutikas kokkuvõte
Teradata SQL runs on a massively parallel relational database built for enterprise-scale data warehousing. This page explains the Parsing Engine, BYNET, and AMP architecture, the supported DDL, DCL, and DML command sets, and practical business applications.
Mis on 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 serveriplatvormid.
Teradata tarkvara on välja töötanud Teradata Corporation, mis on Ameerika IT-ettevõte. See on analüütiliste andmeplatvormide, rakenduste ja muude seotud teenuste müüja. Ettevõte töötab välja toote, et koondada erinevatest allikatest pärit andmed ja teha andmed analüüsimiseks kättesaadavaks.
Miks Teradata?
- Teradata pakub täielikku teenuste komplekti, mis keskendub Andmete ladustamine
- Süsteem on üles ehitatud avatud arhitektuurile. Nii et kui kiiremad seadmed kättesaadavaks tehakse, saab selle lisada juba ehitatud arhitektuuri.
- Teradata toetab 50+ petabaiti andmeid.
- Ühe toimingu vaade suurele Teradata mitme sõlmega süsteemile, mis kasutab Service Workstationit
- Ühildub laia valikuga BI tööriist andmete toomiseks.
- See võib toimida ühe kontrollpunktina, et DBA haldaks andmebaas.
- Suur jõudlus, mitmekesised päringud, andmebaasisisene analüüs ja keerukas töökoormuse haldamine
- Teradata võimaldab teil saada samu andmeid mitme juurutamisvaliku kohta
These advantages were built up over four decades, as the timeline below shows.
Teradata ajalugu
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.
Teradata Corporationi verstapostid:
- 1979 – Teradata asutati
- 1984 – esimese andmebaasiarvuti DBC/1012 väljalaskmine
- 1986 – ajakiri Fortune kuulutas Teradata aasta tooteks
- 1991 – NCR Corporation acquires Teradata
- 1999 – suurim Teradata abil loodud andmebaas 130 terabaidiga
- 2002 – Teradata V2R5 versiooni väljalase koos tihendamise ja partitsiooni primaarsega
- 2006 – Teradata Master Data Management lahenduse turuletoomine
- 2007 – Teradata separates from NCR and lists as an independent company
- 2008 – väljastati Teradata 13.0 koos Active Data Warehousingiga
- 2011 – omandab Teradata Asteri ja sukeldub Advanced Analytics ruumi
- 2012 – tutvustati Teradata 14.0
- 2014 – tutvustati 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 turgudel
- 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
Järgmisena selles Teradata õpetuses õpime tundma Teradata funktsioone.
Teradata SQL-i omadused
Teradata pakub järgmisi võimsaid funktsioone:
- Lineaarne skaleeritavus: Pakub lineaarset skaleeritavust suurte andmemahtude töötlemisel, lisades süsteemi jõudluse suurendamiseks sõlme.
- Piiramatu paralleelsus: Teradata põhineb MPP-l (massively Parallel Processing Architektuur). Seega on see algusest peale loodud paralleelseks. See võib jagada suure ülesande väiksemateks ülesanneteks ja käivitada neid paralleelselt
- Mature Optimizer: Teradata Optimizer saab päringus käsitleda kuni 64 liitumist.
- Madal TCO: Teradata has a low total cost of ownership. It is easy to setup, maintain, and administrate.
- Laadi ja maha utiliidid: Teradata pakub laadimis- ja mahalaadimisutiliite andmete teisaldamiseks Teradata süsteemi/süsteemist.
- Ühenduvus: Seda MPP-süsteemi saab ühendada kanaliga ühendatud süsteemidega, nagu suurarvuti või võrguühendusega süsteemid.
- SQL: Teradata toetab SQL tabelitesse salvestatud andmetega suhtlemiseks. See pakub selle laiendust.
- Tugevad utiliidid: Teradata pakub tugevaid utiliite andmete importimiseks/eksportimiseks Teradata süsteemidest, nagu FastExport, FastLoad, MultiLoad ja TPT.
- Automaatne levitamine: Teradata saab andmeid ketastele automaatselt jaotada ilma käsitsi sekkumiseta.
Järgmisena selles Teradata SQL-i õpetuses tutvume Teradataga Architektuur.
Teradata Architektuur
Teradata arhitektuur on massiliselt paralleelne töötlemine Architektuur.
Teradata kolm olulist komponenti on:
- Mootori parsimine
- BÜNET
- Juurdepääsumooduli protsessorid (AMP)
Teradata salvestusruum Architecture andmebaas Architektuuri skeem:
The diagram above 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.
Teradata salvestusruum Architektuur
Mootori parsimine:
Parsimismootor parsib päringuid ja koostab täitmisplaani. See haldab kasutajate seansse. See optimeerib ja saadab kasutajatele päringu.
Seega, kui klient täidab päringuid kirjete sisestamiseks, saadab parsimismootor kirjed sõnumi edastamise kihti. Sõnumi edastamise kiht ehk BYNET on tarkvara- ja riistvarakomponent. See pakub võrguvõimalusi. Samuti hangib see kirjed ja saadab rea siht-AMP-le.
AMP:
AMP tähistab Access Module Processorit. See salvestab nendele ketastele kirjeid. AMP viib läbi järgmisi tegevusi:
- Haldab osa andmebaasist
- Haldab iga tabeli osa
- Tehke kõik tulemuste komplekti genereerimisega seotud toimingud, nagu sortimine, koondamine ja ühendamine
- Tehke luku- ja ruumihaldus
Teraandmete otsimine Architektuur
Kui klient käitab kirjete toomiseks päringuid, saadab parsimismootor päringu BYNETile. Seejärel saadab BYNET otsingupäringu sobivatele AMP-dele.
AMP-d otsivad paralleelselt oma kettaid ja tuvastavad vajalikud kirjed ning saadavad need BYNETi. BYNET saadab kirjed Parsing Engine'ile, mis omakorda saadetakse kliendile.
Järgmisena selles Teradata Database õpetuses õpime tundma Teradata SQL-i käske.
Types of Teradata SQL Commands
Teradata andmebaas toetab järgmisi põhilisi SQL-käske:
- Data Definition Language (DDL) käsud
- Data Control Language (DCL) käsud
- Data Manipulation Language (DML) käsud
Data Definition Language Commands
| COMMAND | Kirjeldus |
|---|---|
| LUUA | Loob uue andmebaasi, tabeli, kasutaja jne. |
| DROP | Eemaldab uue andmebaasi, tabeli, kasutaja jne. |
| VANUS | Muudab tabelit, veergu, päästikut jne. |
| MUUTMA | Muudab andmebaasi või kasutaja määratlust |
| RENAME | Muudab tabelite, vaadete, makrode jne nimesid. |
Data Control Language Commands
| COMMAND | Kirjeldus |
|---|---|
| ANNA/TÜHISTADA | Kasutatakse objektil kasutaja õiguste kontrollimiseks |
| ANNA SISSELOGIMISE / TÜHISTAKE SISSElogimise | Kasutatakse hosti või hostirühma sisselogimisõiguste kontrollimiseks |
| aNNA | Kasutatakse andmebaasiobjekti andmiseks teisele andmebaasiobjektile |
Teradata Database SQL Data Manipulation Language Commands
| COMMAND | Kirjeldus |
|---|---|
| Kustuta | Eemaldab tabelist rea |
| ECHO | Kasutatakse stringi või käsu kordamiseks kliendile |
| KONTROLLIKOHT | Määrab ajakirjas taastepunkti, mida saab hiljem kasutada tabeli sisu taastamiseks |
| SELECT | Kasutatakse konkreetse rea andmete tagastamiseks tabeli kujul |
| UPDATE | Muudab andmeid tabeli ühes või mitmes reas |
Teradata Product Suite and Deployment Options
Those commands behave identically whichever edition runs underneath, because Teradata ships one engine across several delivery models.
- Teradata Vantage: The core platform combining the SQL engine, workload management, and connectors to object storage.
- VantageCloud Enterprise: A managed deployment on AWS, Azurevõi 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.
Teradata andmebaasi rakendused
Järgmised on populaarsed Teradata rakendused:
- Kliendiandmete haldamine: Aitab hoida klientidega pikaajalisi suhteid.
- Põhiandmete haldamine: Helps to develop an environment where master data can be used, synchronized, and stored.
- Finants- ja tulemusjuhtimine: Aitab organisatsioonil parandada finantsaruandluse kiirust ja kvaliteeti. See vähendab finantsinfrastruktuuri kulusid ja haldab ennetavalt ettevõtte jõudlust.
- Tarneahela juhtimine: Parandage tarneahela toiminguid, mis aitavad parandada klienditeenindust, lühendada tsükliaegu ja vähendada laoseisu.
- Nõudlusahela juhtimine: Aitab tõsta klienditeeninduse taset ja müüki. Samuti aitab see ettevõtetel täpselt prognoosida nõudlust oma poekauba järele.
Järgmisena selles Teradata algajatele õpetuses saame teada, mis vahe on Teradata ja muu vahel RDBMS.
Erinevus Teradata ja teiste RDBMS-ide vahel
| Parameeter | Teradata | RDBMS |
|---|---|---|
| Architektuurid | Jälgib jagatud mittemidagi Architektuur. | Jagas kõike ja võimaldab ressurssidega väitlust. |
| protsessid | MIPS [miljoneid juhiseid sekundis] | KIPS [Thousands of Instructions/sec] |
| Indexes | Parem levitamine ja kättesaamine | Pakub ainult FASI allalaadimist |
| Paralleelsus | Toetab tingimusteta paralleelsust. | Paralleelsus on tingimuslik ja ettearvamatu |
| Masskoormus | Teradata võimaldab hulgilaadimist. | Lubab ainult piiratud puistekoormust. |
| Skaalautuvus | Lineaarne skaleeritavus ühe kaldega | Skaleeritavus kahaneva tuluga |
| Andmebaasi puhver | A single database buffer used by all UoP’s (a unit of parallelism). A single data store accessed by all UoP’s | Päringukontroller saadab funktsioonid UoP-idele, kes omavad andmeid |
| Kauplused | It stores TERABYTES [Billridade ioonid] | GIGABYTES [Millions of rows] |
The shared-nothing row above depends on the processing model compared next.
MPP vs SMP
| MPP | SMP |
|---|---|
| MPP – massiliselt paralleelne töötlemine. See on arvutisüsteem, mis on ühendatud paljude sõltumatute aritmeetikaüksuste või tervete mikroprotsessoritega, mis töötavad paralleelselt. | Sümmeetriline mitmekordne töötlemine. SMP-töötlussüsteemis jagavad CPU-d sama mälu ja selle tulemusena võib ühes süsteemis töötav kood mõjutada teise kasutatavat mälu. |
| Andmebaase saab laiendada uute protsessorite lisamisega. | SMP-andmebaasid kasutavad andmebaasiotsingu tegemiseks üldjuhul ühte CPU-d. |
| MPP-keskkonnas paraneb jõudlus, kuna füüsiliste arvutite vahel ei tohi ressursse jagada. | Paralleeltöö töökoormus jaotatakse süsteemis olevate protsessorite vahel. |
| Massiivse paralleeltöötlussüsteemi jõudlus on lineaarne. See aga suureneb proportsionaalselt sõlmede arvuga. | SMP andmebaasid võivad töötada mitmes serveris. Siiski jagab teist ressurssi. |
