如今的企業(yè)正在使用新技術(shù)來存儲和管理他們的數(shù)據(jù)。對于金融部門、電信、廣告和零售行業(yè)，以及政府機構(gòu)來說，從各種來源收集信息并將其轉(zhuǎn)化為實際成果是最重要的。

可以在數(shù)據(jù)庫層面實施只是流程的一個要素，但其影響非常重要，因為組織可以存儲和管理數(shù)據(jù)的方式差別很大。

首先，區(qū)分不同類型的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）是很重要的。

NoSQL是未來

根據(jù)定義，誕生于20世紀70年代的結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）數(shù)據(jù)庫以標(biāo)準化代碼進行查詢。大多數(shù)傳統(tǒng)的DBMS都基于SQL，并遵循關(guān)系模型，這意味著它們在查詢規(guī)范中的結(jié)構(gòu)化非常高。

更重要的是，到目前為止，大多數(shù)數(shù)據(jù)庫都被集中、存儲和維護在一個單一的位置，通常是桌面服務(wù)器或大型機。

SQL數(shù)據(jù)庫最流行的例子之一是MySQL，這是一個開源的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)實現(xiàn)，于1995年開發(fā)，并在互聯(lián)網(wǎng)巨頭中廣泛采用。

最近，人們已經(jīng)看到了NoSQL模型的出現(xiàn)，這些數(shù)據(jù)庫是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫，這意味著它們的結(jié)構(gòu)可以支持數(shù)據(jù)集之間的多對多關(guān)系，并且可以在不需要硬件升級的情況下進行擴展。

與此同時，越來越多的企業(yè)轉(zhuǎn)向采用分布式方法，這使得他們可以在多個地理獨立的位置運行復(fù)制的數(shù)據(jù)庫。

現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫必須是可擴展的、分散的，并且允許不同數(shù)據(jù)類型的聚合。因此，關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)失去了一些吸引力，并且NoSQL數(shù)據(jù)庫已經(jīng)從行業(yè)的邊緣涌現(xiàn)出來，在市場中占有重要的份額。

事實上，根據(jù)Allied Market Research公司的調(diào)查數(shù)據(jù)，到2020年，NoSQL市場預(yù)計價值為42億美元。在過去的十年里，這些數(shù)據(jù)庫的涌入已經(jīng)取代了傳統(tǒng)的引擎，對新的運營模式做出了回應(yīng)。其流行的例子包括MongoDB、Redis、HBase、MarkLogic和Cassandra。

如今，企業(yè)收集的數(shù)據(jù)比以往任何時候都要多，因此速度是數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)提供商需要改進的另一個特點。出于這個原因，另一個背離傳統(tǒng)的情況是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的使用迅速增加。

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的出現(xiàn)

而在以前，磁盤基礎(chǔ)架構(gòu)需要單獨的數(shù)據(jù)倉庫（Teradata、Informatica、Redshift）和運行數(shù)據(jù)庫（Hadoop、Cloudera）之間的交互以及內(nèi)存，因此可以將分析、機器學(xué)習(xí)、人工智能和操作合并為一個地方。

通過完全依賴系統(tǒng)內(nèi)存，可以消除對磁盤I/O查詢或更新數(shù)據(jù)的需求，并且不再需要額外的緩存副本。

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的主要缺點是它們歷來受限于內(nèi)存的高成本。隨著內(nèi)存價格的下降，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的普及度越來越高，實時分析的期望也越來越普遍。

內(nèi)存系統(tǒng)的速度比基于磁盤的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)快10到100倍（相差幾毫秒），因此可以解決物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析、自動駕駛汽車、現(xiàn)代零售平臺、交易處理和欺詐檢測等問題。

事實上，根據(jù)研究機構(gòu)Markets and Markets公司的報告，2018年內(nèi)存市場的市場規(guī)模可能達到132.3億美元。傳統(tǒng)上使用磁盤的大型公司已經(jīng)開發(fā)了自己的內(nèi)存系統(tǒng)，其中包括甲骨文、微軟和SAP公司。

一些數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）都有不同的數(shù)據(jù)庫技術(shù)方法。Aerospike公司的閃存優(yōu)化NoSQL數(shù)據(jù)庫成立于2009年，采用混合內(nèi)存架構(gòu)（結(jié)合內(nèi)存和SSD硬盤）直接連接到應(yīng)用程序數(shù)據(jù)庫，并承諾提供低延遲的應(yīng)用程序規(guī)模。出于不同的原因，開源關(guān)鍵值存儲系統(tǒng)被設(shè)計成提供一種解決延遲關(guān)鍵應(yīng)用的解決方案，無論是在實時事務(wù)處理和實時分析（通常依賴于不同的數(shù)據(jù)庫）。

Aerospike公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Brian Bulkowski解釋說，兩者之間的主要區(qū)別之一是交易需要書寫和讀取的平衡，而分析往往是讀取密集型的。

Aerospike公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席發(fā)展官Srini Srinivasan補充說，企業(yè)傾向于使用不同的技術(shù)來處理客戶數(shù)據(jù)、預(yù)訂和財務(wù)風(fēng)險，其中一致性和準確性是關(guān)鍵，例如實時出價、網(wǎng)絡(luò)安全和欺詐檢測，其中性能和可用性是重中之重。

Aerospike公司表示，通過有效替換緩存層，并結(jié)合使用固態(tài)硬盤和內(nèi)存，可確保低延遲和高吞吐量。更重要的是，其集群功能也可以滿足分布式應(yīng)用的需求。

為了改善磁盤I/O，Aerospike公司將索引放置在內(nèi)存中而不是SSD硬盤上。它通過在同一節(jié)點上同步用戶和索引數(shù)據(jù)來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，以避免它們之間的過度跳躍，自動執(zhí)行客戶端請求的路由，并自動平衡工作負載。最后，它提供跨多個SSD硬盤的多線程和并行處理，以促進擴展。

對于Bulkowski而言，該公司的任務(wù)是將互聯(lián)網(wǎng)巨頭所使用的專有技術(shù)，他堅持認為與Aerospike公司的產(chǎn)品類似，用于實時大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

速度和規(guī)模是基于Foster-city公司的GridGain共享的兩個優(yōu)先事項，其內(nèi)存中軟件可以位于應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫（或數(shù)據(jù)湖）之間，也可以作為內(nèi)存中的SQL數(shù)據(jù)庫部署。

GridGain是為支持事務(wù)和分析應(yīng)用程序而構(gòu)建的，它基于Foster-city公司創(chuàng)建的Apache Ignite開源項目（并且仍然是其主要貢獻者）。像Aerospike公司一樣，它消除了將操作與分析和機器學(xué)習(xí)功能分開的需求，彌補了數(shù)據(jù)倉庫和操作數(shù)據(jù)庫之間的差距。

因此，該公司總裁兼首席執(zhí)行官Abe Kleinfeld解釋說，該系統(tǒng)沒有數(shù)據(jù)集成和反饋回路交互。所有功能都保存在統(tǒng)一的內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲中，并且該平臺具有統(tǒng)一的API，這意味著它可以匯集不同格式和結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。

內(nèi)存系統(tǒng)在金融服務(wù)領(lǐng)域非常流行，在過去一年Aerospike公司的收入翻了一番，擁有ING、SociétéGénérale、蘋果、華為、微軟等客戶。

GridGain最大的項目是俄羅斯聯(lián)邦儲蓄銀行委托開發(fā)的2150 Teraflop集群，總計采用56000個CPU和1536TB內(nèi)存。

Aerospike和GridGain都專注于“擴展”方法，增加節(jié)點數(shù)量以提高數(shù)據(jù)庫性能。

GPU加速數(shù)據(jù)庫

MapD選擇改善每個單獨節(jié)點的性能，而采用開源內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，每個服務(wù)器上運行1到16個GPU。

這是一個希望實現(xiàn)可視化并與數(shù)據(jù)實時交互而產(chǎn)生的MapD的產(chǎn)品，它有兩個并行推出的產(chǎn)品：GPU加速的SQL數(shù)據(jù)庫MapD Core，以及基于Web的視覺分析平臺MapD Immerse，它位于SQL引擎之上，可以在單個壓縮映像中呈現(xiàn)數(shù)十億條數(shù)據(jù)記錄。該引擎不需要預(yù)先索引或預(yù)先聚合：所有事情都是實時完成的，而且可能超過數(shù)十億行數(shù)據(jù)記錄。

MapD公司首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Todd Mostak表示，受限于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，MapD Core不像其他一些NoSQL產(chǎn)品具有那樣多的功能，它不能取代數(shù)據(jù)倉庫。

“我們就像存儲記錄中的熱門緩存。這可能會將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)湖或Hadoop系統(tǒng)中提取出來，也會將數(shù)據(jù)從Teradata等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫中提取出來。企業(yè)可以選擇第三方商業(yè)智能工具，我們推出了一個很好的符合DBI標(biāo)準的Python連接器，當(dāng)然，我們的許多客戶都使用MapD Immerse。盡管它不如Tableau功能完整，但它可以通過SQL和呈現(xiàn)功能非常靈活地探索非常大的數(shù)據(jù)集?！?/p>

該系統(tǒng)可用于模型生成中的欺詐、風(fēng)險和異常檢測，地理分析和網(wǎng)絡(luò)安全，實時車隊管理和激勵型保險。

2014年，MapD公司獲得了芯片制造商Nvidia公司所頒發(fā)的10萬美元初期挑戰(zhàn)獎勵，該獎項每年頒發(fā)給利用GPU的最佳創(chuàng)業(yè)公司，Nvidia公司隨后參與了MapD公司的三輪融資。

MapD公司最近推出了一種軟件即服務(wù)（SaaS）產(chǎn)品，它在NVIDIA GPU上運行于行業(yè)領(lǐng)先的云計算基礎(chǔ)設(shè)施提供商的數(shù)據(jù)中心，并提供自動配置、優(yōu)化、支持和升級等服務(wù)。

MapD最近與其合作伙伴Continuum Analytics和H2O.ai合作成立了GPU Open Analytics Initiative（GOAI），以將其平臺與其他基于GPU的項目相集成。

該聯(lián)盟的希望從GPU原生數(shù)據(jù)格式和API的框架開始，結(jié)合使用基于GPU的分析工具。

“這種工具組合的想法是都在GPU上運行，所以可以有一個零拷貝框架，這樣我們就可以無縫地通過這些不同的進程傳遞數(shù)據(jù)，而無需再次封送或采用CPU的資源?！盡ostak解釋說。

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