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15-30 수백만 행의 데이터를 저장해야합니다. 대부분의 쿼리는 작업별로 그룹화됩니다 (집계). 현재 데이터베이스 백엔드로 Teradata를 사용하고 있습니다. 하지만 응답 시간은 실시간이 아닙니다 (일부 쿼리의 경우 약 30 초 소요). 나는 대체품으로 카산드라를 조사하고 있었지만 어떤 문서에서는 작업별로 그룹이 있다면 카산드라가 최선의 선택이 아니라는 것을 발견했습니다.수백만 행의 실시간 집계 연산에 적합한 데이터베이스 유형
최대 100 명의 사용자가 한 번에 (데이터 업데이트가 동시에 진행되는 경우) 응용 프로그램을 사용할 것이라는 점을 감안할 때 어느 데이터베이스가 가장 적합한 지 알고 싶습니다. 전통적인 RDBMS는 이러한 종류의 요구 사항을 처리 할 수 있습니까?
도움을 주시면 감사하겠습니다. 미리 감사드립니다.
30M은 매우 낮은 데이터이므로 테이블에서 스큐 요인 분석을 실행해야합니다 테라 데이타가 처리 할 볼륨. 집계 실행을 위해 광범위한 조인을 실행하면 조인 인덱스를 조사 할 수도 있습니다. 클러스터에 몇 개의 노드가 있습니까? 그리고 검색어에 대한 통계를 수집하는 것을 잊지 마십시오 (diag helpstats 사용). –
Teradata의 성능 문제를 해결할 때 많은 부분을 고려해야합니다. Ravioli와 Access_Granted는 그들 중 일부를 다루었습니다. 물리적 인 데이터 모델, 쿼리 및 환경의 구성을 어느 정도 알지 못하면 질문의 폭이 넓어집니다. 전술적 쿼리 성능이 필요한 경우 실제 데이터 모델 (모든 인덱스 포함), 쿼리 및 기존 통계가 도움이됩니다. 또한 작동하는 워크로드 관리 구성 요소가 있지만 다른 세부 사항에는 보조입니다. –