Teradata Tutorial: Database Archiтектура и типы

Что такое Терадата?

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 серверные платформы.

Программное обеспечение Teradata разработано Teradata Corporation, американской ИТ-компанией. Это поставщик платформ аналитических данных, приложений и других сопутствующих услуг. Фирма разрабатывает продукт для консолидации данных из различных источников и предоставления данных для анализа.

Почему Терадата?

• Teradata предлагает полный набор услуг, ориентированный на Хранилище данных
• Система построена на открытой архитектуре. Поэтому всякий раз, когда становятся доступными более быстрые устройства, их можно включить в уже построенную архитектуру.
• Teradata поддерживает более 50 петабайт данных.
• Представление одной операции для большой многоузловой системы Teradata с использованием Service Workstation
• Совместим с широким спектром Инструмент бизнес-аналитики для получения данных.
• Он может выступать в качестве единой точки контроля для администратора базы данных. База данных.
• Высокая производительность, разнообразные запросы, аналитика в базе данных и сложное управление рабочей нагрузкой.
• Teradata позволяет получать одни и те же данные при нескольких вариантах развертывания.

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

История Терадаты

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.

Вехи развития корпорации Teradata:

• 1979 – зарегистрирована компания Teradata.
• 1984 – Выпуск первого компьютера базы данных DBC/1012.
• 1986 - журнал Fortune объявил Teradata «Продуктом года».
• 1991 – NCR Corporation acquires Teradata
• 1999 – Крупнейшая база данных, созданная с использованием Teradata, объемом 130 терабайт.
• 2002 — выпуск версии Teradata V2R5 со сжатием и первичным разделением.
• 2006 – Запуск решения Teradata Master Data Management.
• 2007 – Teradata separates from NCR and lists as an independent company
• 2008 – выпущен Teradata 13.0 с активным хранилищем данных.
• 2011 г. – приобретает Teradata Aster и погружается в сферу расширенной аналитики.
• 2012 – Представлена ​​Teradata 14.0.
• 2014 – Представлена ​​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 рынки
• 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

Далее в этом руководстве по Teradata мы узнаем о функциях Teradata.

Возможности Teradata SQL

Teradata предлагает следующие мощные функции:

• Линейная масштабируемость: Предлагает линейную масштабируемость при работе с большими объемами данных за счет добавления узлов для повышения производительности системы.
• Неограниченный параллелизм: Teradata основана на MPP (массово-параллельная обработка). Archiтектура). Таким образом, он с самого начала спроектирован так, чтобы быть параллельным. Он может разделить большую задачу на более мелкие и выполнять их параллельно.
• Зрелый оптимизатор: Teradata Optimizer может обрабатывать до 64 объединений в запросе.
• Низкая совокупная стоимость владения: Teradata has a low total cost of ownership. It is easy to setup, maintain, and administrate.
• Утилиты загрузки и выгрузки: Teradata предоставляет утилиты загрузки и выгрузки для перемещения данных в/из системы Teradata.
• Связь: Эта система MPP может подключаться к системам, подключенным к каналу, таким как мейнфрейм или системы, подключенные к сети.
• SQL: Teradata поддерживает SQL взаимодействовать с данными, хранящимися в таблицах. Он обеспечивает его расширение.
• Надежные утилиты: Teradata предоставляет надежные утилиты для импорта/экспорта данных из/в системы Teradata, такие как FastExport, FastLoad, MultiLoad и TPT.
• Автоматическое распространение: Teradata может распределять данные на диски автоматически, без ручного вмешательства.

Далее в этом руководстве по Teradata SQL мы узнаем о Teradata. Archiтектура.

Teradata Archiтекстура

Архитектура Teradata — это массивно-параллельная обработка Archiтектура.

Три важных компонента Teradata:

• Механизм синтаксического анализа
• БАЙНЕТ
• Процессоры модулей доступа (AMP)

Хранение данных Терадаты ArchiБаза данных тектуры ArchiДиаграмма текстуры:

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.

Хранение данных Терадаты Archiтекстура

Механизм разбора:

Parsing Engine анализирует запросы и подготавливает план выполнения. Он управляет сеансами для пользователей. Он оптимизирует и отправляет запрос пользователям.

Таким образом, когда клиент выполняет запросы на вставку записей, механизм синтаксического анализа отправляет записи на уровень передачи сообщений. Уровень передачи сообщений или BYNET — это программный и аппаратный компонент. Он предлагает сетевые возможности. Он также извлекает записи и отправляет строку в целевой AMP.

AMP:

AMP означает Access Module Processor. Он хранит записи на этих дисках. AMP выполняет следующие действия:

• Управляет частью базы данных
• Управляет частью каждой таблицы
• Выполните все задачи, связанные с генерацией набора результатов, такие как сортировка, агрегирование и объединение.
• Выполнение блокировки и управления пространством

Получение тераданных Archiтекстура

Когда клиент выполняет запросы для получения записей, механизм синтаксического анализа отправляет запрос в BYNET. Затем BYNET отправляет запрос на получение соответствующим AMP.

AMP параллельно просматривают свои диски, распознают необходимые записи и отправляют их в BYNET. BYNET отправляет записи в механизм синтаксического анализа, который, в свою очередь, будет отправлен клиенту.

Далее в этом руководстве по базе данных Teradata мы узнаем о командах Teradata SQL.

Types of Teradata SQL Commands

База данных Teradata поддерживает следующие основные команды SQL:

1. Команды языка определения данных (DDL)
2. Команды языка управления данными (DCL)
3. Команды языка манипулирования данными (DML)

Data Definition Language Commands

КОМАНДА	Описание
СОЗДАТЬ	Создает новую базу данных, таблицу, пользователя и т. д.
DROP	Удаляет новую базу данных, таблицу, пользователя и т. д.
ALTER	Изменяет таблицу, столбец, триггер и т. д.
ИЗМЕНИТЬ	Изменяет базу данных или определение пользователя.
ПЕРЕИМЕНОВАТЬ	Изменяет названия таблиц, представлений, макросов и т. д.

Data Control Language Commands

КОМАНДА	Описание
ПРЕДОСТАВЛЕНИЕ/ОТЗЫВ	Используется для управления правами пользователя на объекте.
РАЗРЕШИТЬ ВХОД/ОТМЕНИТЬ ВХОД	Используется для управления правами входа на хост или группу хостов.
ДАЙТЕ	Используется для передачи объекта базы данных другому объекту базы данных.

Teradata Database SQL Data Manipulation Language Commands

КОМАНДА	Описание
УДАЛИТЬ	Удаляет строку из таблицы
ЭХО	Используется для отображения строки или команды клиенту.
ПРОПУСКНОЙ ПУНКТ	Определяет точку восстановления в журнале, которую можно использовать позже для восстановления содержимого таблицы.
ВЫБОР	Используется для возврата данных определенной строки в виде таблицы.
ОБНОВЛЕНИЕ ПО	Изменяет данные в одной или нескольких строках таблицы.

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, Azure или 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.

Приложения базы данных Teradata

Ниже приведены популярные приложения Teradata:

• Управление данными клиентов: Помогает поддерживать долгосрочные отношения с клиентами.
• Управление основными данными: Helps to develop an environment where master data can be used, synchronized, and stored.
• Управление финансами и эффективностью: Помогает организации улучшить скорость и качество финансовой отчетности. Это снижает затраты на финансовую инфраструктуру и позволяет активно управлять производительностью предприятия.
• Система управления цепями поставок: Улучшите операции цепочки поставок, что поможет улучшить обслуживание клиентов, сократить время цикла и снизить запасы.
• Управление цепочкой спроса: Помогает повысить уровень обслуживания клиентов и продажи. Это также помогает компаниям точно прогнозировать спрос на товар в их магазине.

Далее в этом уроке Teradata для начинающих мы узнаем о разнице между Teradata и другими RDBMS.

Разница между Teradata и другими СУБД

Параметр	Teradata	RDBMS
Archiтекстуры	Подписывается на «Ничего не поделилось» Archiтектура.	Shared Everything и позволяет конкурировать за ресурсы.
Процессы	MIPS [миллионов инструкций/сек]	KIPS [Thousands of Instructions/sec]
Индексы	Лучшее распространение и поиск	Предлагает только поиск FASI
параллелизм	Поддерживает безусловный параллелизм.	Параллелизм условен и непредсказуем
Основная нагрузка	Teradata позволяет осуществлять массовую загрузку.	Допускает только ограниченную объемную загрузку.
Масштабируемость	Линейная масштабируемость с наклоном, равным единице	Масштабируемость с уменьшающейся отдачей
Буфер базы данных	A single database buffer used by all UoP’s (a unit of parallelism). A single data store accessed by all UoP’s	Контроллер запросов отправляет функции UoP, владеющим данными.
Магазины	It stores TERABYTES [Billионы рядов]	GIGABYTES [Millions of rows]

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

MPP против SMP

MPP	SMP
MPP – Массивная параллельная обработка. Это компьютерная система, которая связана со многими независимыми арифметическими блоками или целыми микропроцессорами, работающими параллельно.	Симметричная мультиобработка. В системе обработки SMP процессоры используют одну и ту же память, и в результате код, выполняемый в одной системе, может влиять на память, используемую другой.
Базы данных можно расширять за счет добавления новых процессоров.	Базы данных SMP обычно используют один процессор для выполнения поиска в базе данных.
В среде MPP производительность повышается, поскольку физические компьютеры не должны совместно использовать ресурсы.	Рабочая нагрузка параллельного задания распределяется между процессорами системы.
Производительность системы массовой параллельной обработки линейна. Однако оно будет увеличиваться пропорционально количеству узлов.	Базы данных SMP могут работать на нескольких серверах. Однако поделюсь другим ресурсом.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)