Data yang besar dan Kegigihan Polyglot - makmies

Istilah polyglot dipinjam dan ditakrifkan semula untuk data besar sebagai satu set aplikasi yang menggunakan beberapa teknologi pangkalan data teras, dan ini adalah hasil yang paling mungkin perancangan pelaksanaan anda. Takrif rasmi polyglot adalah & ldquo; seseorang yang bercakap atau menulis beberapa bahasa. & rdquo; Ia akan menjadi sukar untuk memilih satu gaya ketekunan tidak kira betapa sempit pendekatan anda terhadap data besar mungkin.

Pangkalan data kegigihan polyglot digunakan apabila perlu menyelesaikan masalah rumit dengan memecahkan masalah tersebut ke dalam segmen dan menggunakan model pangkalan data yang berlainan. Ia kemudiannya perlu mengagregatkan hasilnya menjadi penyelesaian hamparan dan analisis data hibrid. Beberapa faktor mempengaruhi keputusan ini:

• Anda sudah menggunakan kegigihan polyglot di tempat kerja anda yang sedia ada. Sekiranya perusahaan atau organisasi anda besar, anda mungkin menggunakan pelbagai RDBMS, gudang data, pangkalan data, fail rata, pelayan pengurusan kandungan, dan sebagainya.

  Persekitaran hibrid ini adalah umum, dan anda perlu memahaminya supaya anda boleh membuat keputusan yang tepat mengenai integrasi, analisis, ketepatan masa data, penglihatan data dan sebagainya. Anda perlu memahami semua itu kerana anda perlu memikirkan bagaimana ia akan sesuai dengan pelaksanaan data besar anda.

• Persekitaran yang paling sesuai, di mana anda hanya mempunyai satu teknologi ketekunan, mungkin tidak sesuai untuk penyelesaian masalah data besar. Sekurang-kurangnya, anda perlu memperkenalkan satu lagi pangkalan data pangkalan dan teknologi sokongan lain untuk pelaksanaan baru anda.

• Bergantung pada pelbagai dan halaju pengumpulan data besar anda, anda mungkin perlu mempertimbangkan pangkalan data yang berbeza untuk menyokong satu pelaksanaan. Anda juga harus mempertimbangkan keperluan anda untuk integriti transaksi. Adakah anda perlu menyokong pematuhan ACID atau pematuhan BASE cukup?

Anggap bahawa anda perlu mengenal pasti semua pelanggan untuk produk anda yang telah dibeli dalam 12 bulan yang lalu dan telah mengulas di laman web sosial mengenai pengalaman mereka - DAN sama ada mereka mempunyai sebarang kes sokongan, di mana mereka memperoleh produk, bagaimana telah dihantar, apa yang mereka bayar, bagaimana mereka membayar, sama ada mereka telah ke laman web syarikat, berapa kali, apa yang mereka lakukan, dan sebagainya.

Kemudian nyatakan bahawa anda ingin menawarkan mereka diskaun promosi kepada telefon pintar mereka apabila mereka memasuki salah satu kedai runcit (atau salah satu daripada rakan kongsi anda).

Ini adalah cabaran data yang besar.Banyak sumber data yang mempunyai struktur yang sangat berbeza perlu dikumpulkan dan dianalisis supaya anda boleh mendapatkan jawapan kepada soalan-soalan ini. Kemudian anda perlu menentukan sama ada pelanggan layak untuk promosi dan, dalam masa nyata, menolak mereka kupon yang menawarkan mereka sesuatu yang baru dan menarik.

Masalah ini tidak boleh diselesaikan dengan mudah atau kos efektif dengan satu jenis teknologi pangkalan data. Walaupun beberapa maklumat asas adalah transaksional dan mungkin dalam RDBMS, maklumat lain adalah tidak berkaitan dan akan memerlukan sekurang-kurangnya dua jenis enjin kegigihan (spasial dan graf). Anda kini mempunyai kegigihan polyglot.