2016-08-01 3 views
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큰 데이터 (Kdb 또는 Ignite)에 대한 빠른 계산을위한 더 나은 메모리 내장 기술은 어느 것입니까? Ignite는 많은 양의 데이터를 저장할 수있는 캐싱 기능을 제공하며 이에 대한 SQL 작업을 수행 할 수 있습니다. Kdb는 또한 시계열 데이터에 대해 매우 빠른 계산을 제공하는 메모리 내 데이터베이스입니다. 필자의 경우에는 데이터를 업데이트 할 필요가 없습니다. 몇 가지 계산을 위해 실시간 데이터를 사용하면됩니다. 나는 나 자신을 시험해 보았고 Kdb는 Ignite와 비교할 때 성능이 훨씬 뛰어났다. 나는 Ignite를 처음 사용하기 때문에 여기서 뭔가를 놓칠 수도 있습니다. 따라서, 언급 된 유스 케이스에서 어떤 기술이 더 나은지 확인하고 싶었습니다. 인터넷 어디서든 직접적인 비교가 이루어지지 않았습니다.Ignite Vs KDb - 어떤 것이 더 낫습니까?

누군가가이 문제에 대해 의견을 나눌 수 있습니까?

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나는 사물의 부부가 비교에서 고려 될 필요가 있다고 생각합니다. 첫째, 현재 hdb 데이터를 저장하는 방법은 무엇입니까? KDB 또는 다른 기술을 사용하고 있습니까? – Rahul

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예, 사용할 경우 Ignite 캐시는 kdb 서비스에서 데이터를로드해야합니다. –

답변

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KDB는 열 저장소 데이터베이스입니다. Ignite는 행 저장소입니다. 따라서 성능은 데이터 레이아웃과 실행하는 계산의 종류에 따라 다릅니다.

코드를 제공하면 Ignite 커뮤니티에서 성능 관련 조언을 얻을 수 있습니다.

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일부 필터를 기반으로 특정 열에 대한 예로서 중앙값 계산을 고려하십시오. –

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@PoojaMazumdar 물론, 열 기반 DB는 단일 열 계산에 큰 이점이 있습니다. 따라서 KDB가 더 나은 선택 일 수 있습니다. –

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안녕하세요 파벨, 예, 더 나은 옵션 인 것 같습니다. 그러나 KDb는 한 번에 여러 쿼리를 처리하는 것이 정말 안 좋습니다. 이것이 제가 Ignite를 탐구하는 주된 이유입니다. –

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언급 한대로 데이터 용 KDB를 이미 사용하고 있다면 Ignite 레이어를 추가하는 것이 좋습니다. KDB 자체는 메모리 내 데이터베이스로 최적화되어 있습니다. 그것은 많은 다른 메모리 내 데이터베이스 시스템보다 좋은 성능을 보인다.

데이터에 대한 작업 동작을 고려해야합니다. 만약 그들이 대부분 칼럼 지향적이라면 KDB가 더 나은 선택이 될 것입니다.

Ignite 핵심 아이디어는 다시 KDB에서 좋은 메모리 데이터베이스에 배포됩니다. KDB는 확장 및 유지 관리가 더 쉽습니다.

예를 들어 다른 데이터베이스가있는 경우에만. Hadoop이 Ignite 레이어를 추가하면 더 나은 성능을 얻을 수 있지만 다시 테스트해야합니다.

다음 링크를 확인, 다른 시스템에 KDB 비교를 참조하십시오 :

http://kparc.com/q4/readme.txt

http://kparc.com/q4/q4.txt

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예 KDb가 더 나은 옵션 성능을 제공하는 것으로 보입니다. 그러나 여기서 유일한주의 사항은 kdb 서비스에서 한 번에 여러 쿼리를 실행할 수 없다는 것입니다. 따라서 하나의 쿼리가 이미 kdb 서비스에서 실행되고 다른 요청이 들어 오면 두 번째 쿼리에서는 서비스를 사용할 수 없게됩니다. 그리고이 서비스는 제 유스 케이스에서 엄청난 요청을받을 것으로 예상됩니다. –

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부하 분산 시스템을위한 KDB 다중 프로세스 기능 또는 게이트웨이 아키텍처를 살펴볼 수 있습니다. 광고 규모를 구현하기 쉽습니다. Kevin의이 구현 예를 확인하십시오 : http://kxcommunity.com/demo-of-query-routing-in-kx-for-scalable-load-balanced-system.ph – Rahul

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우리는 초당 수백 건의 요청을 기대합니다. 따라서 게이트웨이를 만드는 것이이 경우 가능하지는 않습니다. 다중 프로세스 기능을 살펴 보겠습니다. 정보 주셔서 감사합니다. –