Tutorial Teradata: Basis Data Architekstur & Jenis

Apa itu Teradata?

Teradata adalah Sistem Manajemen Basis Data relasional komersial untuk pengembanganping Aplikasi gudang data skala besar. Alat ini menyediakan dukungan untuk beberapa operasi gudang data secara bersamaan menggunakan konsep paralelisme. Teradata adalah sistem pemrosesan paralel masif yang mendukung Unix/Linux/Windows platform server.

Perangkat lunak Teradata dikembangkan oleh Teradata Corporation, yang merupakan perusahaan IT Amerika. Ini adalah vendor platform data analitik, aplikasi, dan layanan terkait lainnya. Perusahaan mengembangkan produk untuk mengkonsolidasikan data dari berbagai sumber dan membuat data tersedia untuk dianalisis.

Mengapa Teradata?

• Teradata menawarkan rangkaian layanan lengkap yang berfokus pada Pergudangan Data
• Sistem ini dibangun berdasarkan arsitektur terbuka. Jadi, kapan pun perangkat yang lebih cepat tersedia, perangkat tersebut dapat digabungkan ke dalam arsitektur yang telah dibangun.
• Teradata mendukung 50+ petabyte data.
• Tampilan operasi tunggal untuk sistem multi-node Teradata besar menggunakan Service Workstation
• Kompatibel dengan berbagai macam alat BI untuk mengambil data.
• Ini dapat bertindak sebagai satu titik kendali bagi DBA untuk mengelola Basis Data.
• Performa tinggi, kueri beragam, analisis dalam database, dan manajemen beban kerja canggih
• Teradata memungkinkan Anda mendapatkan data yang sama pada beberapa opsi penerapan

Keunggulan-keunggulan ini dibangun selama empat dekade, seperti yang ditunjukkan pada garis waktu di bawah ini.

Sejarah Teradata

Teradata didirikan pada tahun 1979 oleh para peneliti Caltech yang bekerja sama dengan Citibank. NCR Corporation mengakuisisinya pada tahun 1991, dan Teradata dipisahkan menjadi perusahaan publik independen pada Oktober 2007, dengan Michael Koehler sebagai kepala eksekutif pertamanya. Perusahaan ini berkantor pusat di San Diego dan telah dipimpin oleh presiden dan CEO Steve McMillan sejak tahun 2020.

Tonggak Sejarah Teradata Corporation:

• 1979 – Teradata didirikan
• 1984 – Peluncuran komputer database pertama DBC/1012
• 1986 – Majalah Fortune menobatkan Teradata sebagai 'Produk Terbaik Tahun Ini'
• 1991 – NCR Corporation mengakuisisi Teradata
• 1999 – Database terbesar yang dibangun menggunakan Teradata dengan 130 Terabyte
• 2002 – Rilis versi Teradata V2R5 dengan kompresi dan Partisi Primer
• 2006 – Peluncuran solusi Teradata Master Data Management
• 2007 – Teradata berpisah dari NCR dan terdaftar sebagai perusahaan independen.
• 2008 – Teradata 13.0 dirilis dengan Pergudangan Data Aktif
• 2011 – Mengakuisisi Teradata Aster dan terjun ke Ruang Analisis Tingkat Lanjut
• 2012 – Teradata 14.0 diperkenalkan
• 2014 – Teradata 15.0 diperkenalkan
• 2015 – Teradata membeli platform pemasaran aplikasi Appoxee
• 2017 – Teradata mengakuisisi StackIQ yang berbasis di San Diego.
• 2018 – Teradata Vantage diluncurkan sebagai platform analitik terpadu.
• 2022 – VantageCloud Lake dirilis untuk analitik berbasis cloud-native.
• 2023 – ClearScape Analytics menambahkan AI dan pembelajaran mesin dalam basis data dalam skala besar.
• 2024 – Menambahkan dukungan format tabel terbuka untuk Apache Iceberg dan Delta Lake, dan merilis Teradata AI Unlimited di AWS dan Azure pasar
• 2025 – Meluncurkan Enterprise Vector Store, sebuah server MCP sumber terbuka, dan AgentBuilder untuk mendukung beban kerja AI berbasis agen.
• 2026 – Teradata Autonomous Knowledge Platform diumumkan pada bulan Mei dan mulai tersedia secara umum pada bulan Juli di seluruh penerapan cloud, on-premises, dan hybrid.

Selanjutnya dalam tutorial Teradata ini, kita akan mempelajari tentang fitur-fitur Teradata.

Fitur Teradata SQL

Teradata menawarkan fitur-fitur hebat berikut ini:

• Skalabilitas Linier: Menawarkan skalabilitas linier ketika menangani data dalam jumlah besar dengan menambahkan node untuk meningkatkan kinerja sistem.
• Paralelisme Tanpa Batas: Teradata didasarkan pada MPP (Pemrosesan Paralel Masif Architekstur). Jadi dirancang paralel sejak awal. Itu dapat membagi tugas besar menjadi tugas-tugas kecil dan menjalankannya secara paralel
• Pengoptimal Dewasa: Teradata Optimizer dapat menangani hingga 64 gabungan dalam satu kueri.
• TCO rendah: Teradata memiliki biaya kepemilikan total yang rendah. Sistem ini mudah diatur, dipelihara, dan dikelola.
• Muat & Bongkar utilitas: Teradata menyediakan utilitas muat & bongkar untuk memindahkan data ke/dari Sistem Teradata.
• Konektivitas: Sistem MPP ini dapat terhubung ke sistem yang terhubung ke saluran seperti mainframe atau sistem yang terhubung ke jaringan.
• SQL: Teradata mendukung SQL untuk berinteraksi dengan data yang disimpan dalam tabel. Ini memberikan perluasannya.
• Utilitas yang Kuat: Teradata menyediakan utilitas yang kuat untuk mengimpor/mengekspor data dari/ke sistem Teradata seperti FastExport, FastLoad, MultiLoad, dan TPT.
• Distribusi Otomatis: Teradata dapat mendistribusikan data ke disk secara otomatis tanpa intervensi manual.

Selanjutnya pada tutorial Teradata SQL ini, kita akan mempelajari tentang Teradata Architekstur.

Teradata Architekstur

Arsitektur Teradata adalah Arsitektur Pemrosesan Paralel Masif Architekstur.

Tiga komponen penting Teradata adalah:

• Mesin Parsing
• BYNET
• Prosesor Modul Akses (AMP)

Penyimpanan Teradata Archibasis data tekstur Archidiagram tekstur:

Diagram di atas tracIni adalah permintaan dari Parsing Engine, melalui BYNET, hingga ke AMP yang memiliki disk tersebut. Dua subbagian di bawah ini mengikuti jalur tersebut ke setiap arah.

Penyimpanan Teradata Architekstur

Mesin Pengurai:

Parsing Engine mengurai kueri dan menyiapkan rencana eksekusi. Ia mengelola sesi untuk pengguna. Ia mengoptimalkan & mengirimkan permintaan kepada pengguna.

Jadi, ketika klien menjalankan kueri untuk memasukkan catatan, Mesin Parsing mengirimkan catatan tersebut ke lapisan Penyampaian Pesan. Lapisan penyampaian pesan atau BYNET adalah komponen perangkat lunak dan perangkat keras. Ini menawarkan kemampuan jaringan. Ini juga mengambil catatan dan mengirimkan baris ke AMP target.

AMP:

AMP adalah singkatan dari Access Module Processor. Prosesor ini menyimpan data pada disk ini. AMP melakukan aktivitas berikut:

• Mengelola sebagian dari database
• Mengelola sebagian dari setiap tabel
• Lakukan semua tugas yang terkait dengan menghasilkan kumpulan hasil seperti pengurutan, agregasi, dan penggabungan
• Lakukan kunci dan manajemen ruang

Pengambilan Teradata Architekstur

Saat klien menjalankan kueri untuk mengambil catatan, mesin Parsing mengirimkan permintaan ke BYNET. Kemudian BYNET mengirimkan permintaan pengambilan ke AMP yang sesuai.

AMP mencari disk mereka secara paralel dan mengenali catatan yang diperlukan dan mengirimkannya ke BYNET. BYNET mengirimkan catatan ke Parsing Engine, yang selanjutnya akan dikirim ke klien.

Selanjutnya pada tutorial Teradata Database ini, kita akan mempelajari tentang perintah Teradata SQL.

Jenis-jenis Perintah SQL Teradata

Basis Data Teradata mendukung perintah SQL dasar berikut:

1. Perintah Bahasa Definisi Data (DDL).
2. Perintah Bahasa Kontrol Data (DCL).
3. Perintah Bahasa Manipulasi Data (DML).

Perintah Bahasa Definisi Data

COMMAND	Deskripsi
MEMBUAT	Membuat database baru, tabel, pengguna, dll.
DROP	Menghapus database baru, tabel, pengguna, dll.
MENGUBAH	Mengubah Tabel, kolom, pemicu, dll.
MEMODIFIKASI	Mengubah Database atau definisi pengguna
RENAME	Mengubah nama tabel, tampilan, makro, dll.

Perintah Bahasa Kontrol Data

COMMAND	Deskripsi
HIBAH/CABUT	Digunakan untuk mengontrol hak istimewa pengguna pada suatu objek
HIBAH LOGON/CABUT LOGON	Digunakan untuk mengontrol hak masuk ke host atau grup host
MEMBERIKAN	Digunakan untuk memberikan objek database ke objek database lain

Perintah Bahasa Manipulasi Data SQL Basis Data Teradata

COMMAND	Deskripsi
DELETE	Menghapus satu baris dari tabel
ECHO	Digunakan untuk menggemakan string atau perintah ke klien
POS PEMERIKSAAN	Menentukan titik pemulihan dalam jurnal yang dapat digunakan nanti untuk memulihkan konten tabel
MEMILIH	Digunakan untuk mengembalikan data baris tertentu dalam bentuk tabel
UPDATE	Memodifikasi data dalam satu atau lebih baris tabel

Rangkaian Produk Teradata dan Opsi Penerapan

Perintah-perintah tersebut berperilaku identik terlepas dari edisi mana yang dijalankan di bawahnya, karena Teradata mengirimkan satu mesin yang sama untuk beberapa model pengiriman.

• Teradata Vantage: Platform inti yang menggabungkan mesin SQL, manajemen beban kerja, dan konektor ke penyimpanan objek.
• VantageCloud Enterprise: Implementasi terkelola di AWS, Azure, atau Google Cloud untuk gudang yang memindahkan perangkat keras milik sendiri.
• Danau VantageCloud: Edisi berbasis cloud-native dengan penyimpanan objek sebagai prioritas utama, dilengkapi klaster komputasi independen untuk beban kerja yang elastis.
• ClearScape Analytics: Lapisan dalam basis data yang menjalankan fungsi pembelajaran mesin dan deret waktu di samping data.
• IntelliFlex di lokasi: Perangkat keras yang dirancang khusus untuk beban kerja yang diatur dan harus tetap berada di pusat data pribadi.

Karena satu pernyataan SQL berjalan tanpa perubahan di berbagai edisi ini, lingkungan hibrida menjadi hal yang umum.

Aplikasi Basis Data Teradata

Berikut ini adalah Aplikasi Teradata yang populer:

• Manajemen Data Pelanggan: Membantu menjaga hubungan jangka panjang dengan pelanggan.
• Manajemen Data Master: Membantu mengembangkan lingkungan di mana data master dapat digunakan, disinkronkan, dan disimpan.
• Manajemen Keuangan dan Kinerja: Membantu organisasi untuk meningkatkan kecepatan dan kualitas pelaporan keuangan. Hal ini mengurangi biaya infrastruktur keuangan, dan secara proaktif mengelola kinerja perusahaan.
• Manajemen rantai persediaan: Meningkatkan operasi rantai pasokan yang membantu meningkatkan layanan pelanggan, mengurangi waktu siklus, dan menurunkan inventaris.
• Manajemen Rantai Permintaan: Membantu Meningkatkan tingkat layanan pelanggan dan penjualan. Ini juga membantu perusahaan untuk memprediksi permintaan barang toko mereka secara akurat.

Selanjutnya pada tutorial Teradata untuk pemula ini, kita akan mempelajari perbedaan antara Teradata dan lainnya RDBMS.

Perbedaan Teradata dengan RDBMS lainnya

Parameter	Teradata	RDBMS
Architekstur	Mengikuti Tidak Membagikan Apa Pun Architekstur.	Berbagi Segalanya dan memungkinkan pertikaian sumber daya.
proses	MIPS [Jutaan Instruksi/detik]	KIPS [Ribuan Instruksi/detik]
Indeks	Distribusi dan Pengambilan yang Lebih Baik	Hanya menawarkan Pengambilan FASI
Paralelisme	Mendukung paralelisme tanpa syarat.	Paralelisme bersifat kondisional dan tidak dapat diprediksi
Beban Massal	Teradata memungkinkan pemuatan massal.	Hanya mengizinkan muatan massal terbatas.
Skalabilitas	Skalabilitas linier dengan kemiringan satu	Skalabilitas dengan hasil yang semakin berkurang
Penyangga basis data	Sebuah buffer basis data tunggal yang digunakan oleh semua UoP (unit paralelisme). Sebuah penyimpanan data tunggal yang diakses oleh semua UoP.	Pengontrol Kueri mengirimkan fungsi ke UoP yang memiliki data
Toko	Ini menyimpan TERABYTES [Billion baris]	GIGABYTES [Jutaan baris]

Baris "shared-nothing" di atas bergantung pada model pemrosesan yang akan dibandingkan selanjutnya.

MPP vs SMP

MPP	SMP
MPP – Pemrosesan Paralel Secara Besar-besaran. Ini adalah sistem komputer yang melekat pada banyak unit aritmatika independen atau keseluruhan mikroprosesor, yang berjalan secara paralel.	Multi-Pemrosesan Simetris. Dalam sistem pemrosesan SMP, CPU berbagi memori yang sama, dan akibatnya kode yang berjalan di satu sistem dapat mempengaruhi memori yang digunakan oleh sistem lain.
Basis data dapat diperluas dengan menambahkan CPU baru.	Database SMP umumnya menggunakan satu CPU untuk melakukan pencarian database.
Dalam lingkungan MPP, kinerja ditingkatkan karena tidak ada sumber daya yang harus dibagi antar komputer fisik.	Beban kerja untuk pekerjaan paralel didistribusikan ke seluruh prosesor dalam sistem.
Kinerja sistem pemrosesan paralel Massive bersifat linier. Namun, jumlah tersebut akan meningkat sebanding dengan jumlah node.	Database SMP dapat berjalan di banyak server. Namun, akan membagikan sumber daya lain.

Pertanyaan Umum Demo Slot