In this section we describe the des

In this section we describe the desired properties of a system designed
for performing data analysis at the (soon to be more common)
petabyte scale. In the following section, we discuss how parallel
database systems and MapReduce-based systems do not meet
some subset of these desired properties.
Performance. Performance is the primary characteristic that commercial
database systems use to distinguish themselves from other
solutions, with marketing literature often filled with claims that a
particular solution is many times faster than the competition. A
factor of ten can make a big difference in the amount, quality, and
depth of analysis a system can do.
High performance systems can also sometimes result in cost savings.
Upgrading to a faster software product can allow a corporation
to delay a costly hardware upgrade, or avoid buying additional compute
nodes as an application continues to scale. On public cloud
computing platforms, pricing is structured in a way such that one
pays only for what one uses, so the vendor price increases linearly
with the requisite storage, network bandwidth, and compute power.
Hence, if data analysis software product A requires an order of magnitude
more compute units than data analysis software product B to
perform the same task, then product A will cost (approximately)
an order of magnitude more than B. Efficient software has a direct
effect on the bottom line.
Fault Tolerance. Fault tolerance in the context of analytical data
workloads is measured differently than fault tolerance in the context
of transactional workloads. For transactional workloads, a fault
tolerant DBMS can recover from a failure without losing any data
or updates from recently committed transactions, and in the context
of distributed databases, can successfully commit transactions
and make progress on a workload even in the face of worker node
failures. For read-only queries in analytical workloads, there are
neither write transactions to commit, nor updates to lose upon node
failure. Hence, a fault tolerant analytical DBMS is simply one that

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในส่วนนี้ เราอธิบายคุณสมบัติที่ต้องการออกแบบระบบสำหรับการดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลในการ (เร็ว ๆ นี้จะทั่วไป)เพตะไบต์ขนาดนั้น ในส่วนต่อไปนี้ เราหารือวิธีแบบขนานระบบฐานข้อมูลและระบบที่ใช้ MapReduce ไม่ตรงกับบางชุดย่อยเหล่านี้ต้องการคุณสมบัติประสิทธิภาพของ ลักษณะหลักเชิงพาณิชย์ที่มีประสิทธิภาพใช้ระบบฐานข้อมูลเพื่อความแตกต่างจากอื่น ๆโซลูชั่น การตลาดมักจะเต็มไปด้วยเอกสารประกอบการเรียกร้องที่เป็นแก้ปัญหาเฉพาะได้หลายครั้งได้เร็วขึ้นกว่าคู่แข่ง Aปัจจัยสิบสามารถสร้างความแตกต่างใหญ่ในยอด คุณภาพ และความลึกของการวิเคราะห์ระบบสามารถทำระบบประสิทธิภาพสูงยังมีผลประหยัดต้นทุนการปรับรุ่นซอฟต์แวร์รวดเร็วสามารถอนุญาตให้บริษัทการเลื่อนการปรับรุ่นฮาร์ดแวร์ราคาแพง หลีกเลี่ยงการซื้อคำนวณเพิ่มเติมโหนดที่เป็นโปรแกรมประยุกต์ยังคงขนาด บนคลาวด์สาธารณะคอมพิวเตอร์แพลตฟอร์ม การกำหนดราคาการจัดโครงสร้างในลักษณะดังกล่าวนั้นจ่ายแต่สิ่งที่หนึ่งใช้ เพื่อให้ราคาจำหน่ายเพิ่มขึ้นเชิงเส้นจัดเก็บข้อมูลที่จำเป็น เครือข่ายแบนด์วิธ และคำนวณพลังงานดังนั้น ถ้าผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูล A ต้องการสั่งของขนาดเพิ่มเติมคำนวณหน่วยกว่าผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูล B เพื่อทำเดียวกับงาน แล้วผลิตภัณฑ์ต้นทุน (โดยประมาณ)ใบสั่งขนาดมากกว่าซอฟต์แวร์เกิดประสิทธิภาพได้โดยตรงผลสุดท้ายยอมรับข้อบกพร่อง ค่าเผื่อความบกพร่องในบริบทของการวิเคราะห์ข้อมูลวัดปริมาณงานแตกต่างจากค่าเผื่อความบกพร่องในบริบทของปริมาณงานทรานแซคชัน สำหรับทรานแซคชันเวิร์ก ความผิดพลาดทนกับ DBMS สามารถกู้คืนจากความล้มเหลวโดยไม่สูญเสียข้อมูลใด ๆปรับปรุงล่าสุดในการปกป้อง และ ในบริบทฐานข้อมูลแบบกระจาย สามารถสำเร็จยอมรับธุรกรรมและทำให้ความคืบหน้าในปริมาณแม้หน้าโหนดของผู้ปฏิบัติงานความล้มเหลว แบบสอบถามนั้นในการวิเคราะห์ปริมาณงาน มีไม่เขียนธุรกรรมการยอมรับ หรือปรับปรุงการสูญเสียเมื่อโหนความล้มเหลว ดังนั้น การทนกับ DBMS วิเคราะห์เป็นเพียงหนึ่งที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในส่วนนี้เราจะอธิบายคุณสมบัติที่ต้องการของระบบที่ออกแบบมาสำหรับการดำเนินการในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ (เร็ว ๆ นี้จะพบมาก) ขนาด petabyte ในส่วนต่อไปเราหารือถึงวิธีการแบบคู่ขนานระบบฐานข้อมูลและระบบ MapReduce ที่ใช้ไม่ตรงกับส่วนหนึ่งของคุณสมบัติที่ต้องการเหล่านี้บางส่วน. ผลการดำเนินงาน ผลการดำเนินงานเป็นลักษณะการค้าหลักที่ระบบฐานข้อมูลที่ใช้ในการแยกตัวเองจากคนอื่น ๆ การแก้ปัญหาด้วยการตลาดที่เต็มไปด้วยวรรณกรรมมักจะมีการเรียกร้องว่าการแก้ปัญหาโดยเฉพาะอย่างยิ่งมีหลายครั้งได้เร็วขึ้นกว่าการแข่งขัน ปัจจัยสิบสามารถสร้างความแตกต่างใหญ่ในจำนวนเงินที่มีคุณภาพและความลึกของการวิเคราะห์ระบบสามารถทำ. ระบบที่มีประสิทธิภาพสูงนอกจากนี้ยังสามารถบางครั้งส่งผลในการประหยัดค่าใช้จ่าย. อัพเกรดผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ได้เร็วขึ้นสามารถช่วยให้ บริษัทที่จะชะลอฮาร์ดแวร์ค่าใช้จ่าย อัพเกรดหรือควรหลีกเลี่ยงการซื้อคอมพิวเตอร์เพิ่มเติมโหนดเป็นแอพลิเคชันยังคงขนาด ในเมฆประชาชนแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ราคาที่มีโครงสร้างในลักษณะดังกล่าวที่หนึ่งจ่ายเฉพาะสิ่งที่หนึ่งใช้ดังนั้นการเพิ่มขึ้นของราคาที่ผู้ขายเป็นเส้นตรงกับการจัดเก็บข้อมูลที่จำเป็นแบนด์วิดธ์ของเครือข่ายและคำนวณพลังงาน. ดังนั้นหากผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ข้อมูลซอฟต์แวร์จำเป็นต้องมี ลำดับความสำคัญหน่วยประมวลผลมากกว่าผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ข้อมูลB เพื่อดำเนินการงานเดียวกันผลิตภัณฑ์แล้วจะเสียค่าใช้จ่าย(โดยประมาณ) ลำดับความสำคัญมากขึ้นกว่าที่มีประสิทธิภาพบีซอฟต์แวร์ใดมีโดยตรงผลในบรรทัดด้านล่าง. Fault Tolerance ความอดทนความผิดในบริบทของข้อมูลการวิเคราะห์ปริมาณงานเป็นวัดที่แตกต่างกว่าความอดทนความผิดในบริบทของการทำธุรกรรมปริมาณงาน สำหรับปริมาณการทำธุรกรรมผิดDBMS ใจกว้างสามารถกู้คืนจากความล้มเหลวโดยไม่ต้องสูญเสียข้อมูลใด ๆหรือการปรับปรุงจากการทำธุรกรรมมุ่งมั่นที่เมื่อเร็ว ๆ นี้และในบริบทของฐานข้อมูลการกระจายการประสบความสำเร็จสามารถกระทำการทำธุรกรรมและทำให้ความคืบหน้าในภาระงานแม้ในใบหน้าของคนงานโหนดความล้มเหลว. สำหรับการค้นหาแบบอ่านอย่างเดียวในการวิเคราะห์ปริมาณงานที่มีทั้งการเขียนการทำธุรกรรมที่จะกระทำหรือการปรับปรุงที่จะสูญเสียเมื่อโหนดล้มเหลว ด้วยเหตุนี้ความผิดพลาดในการวิเคราะห์ใจกว้าง DBMS เป็นเพียงหนึ่งที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในส่วนนี้เราจะอธิบายคุณสมบัติของระบบที่ต้องการออกแบบ
สำหรับวิเคราะห์ที่ ( เร็ว ๆนี้จะพบมาก )
สำหรับขนาด ในส่วนต่อไปนี้ เรากล่าวว่าระบบฐานข้อมูลแบบขนานและใช้ระบบ mapreduce

บางส่วนไม่ตรงกับบางส่วนของเหล่านี้คุณสมบัติที่ต้องการ .
) ประสิทธิภาพเป็นหลักลักษณะโฆษณา
ระบบฐานข้อมูลที่ใช้เพื่อแยกตนเองจากโซลูชั่นอื่น ๆ
, กับวรรณกรรมการตลาดมักจะเต็มไป ด้วยอ้างว่า
การแก้ปัญหาโดยเฉพาะอย่างยิ่งมีหลายครั้งเร็วกว่าคู่แข่ง a
ปัจจัยสิบสามารถทำให้ความแตกต่างใหญ่ใน ปริมาณ คุณภาพ และความลึกของการวิเคราะห์ระบบ

สามารถทำระบบสมรรถนะสูงสามารถบางครั้งยังส่งผลในการประหยัดต้นทุน
อัพเกรดเป็นผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ได้เร็วขึ้น สามารถช่วยให้ บริษัท เพื่อการอัพเกรดฮาร์ดแวร์ราคาแพง

หรือหลีกเลี่ยงการซื้อเพิ่มเติมจากโหนดเป็นโปรแกรมยังคงระดับ บนเมฆแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์
สาธารณะ ราคา มีโครงสร้างในลักษณะเช่นว่าหนึ่ง
จ่ายเพียงสิ่งหนึ่งที่ใช้ ดังนั้นราคาที่ผู้ขายเพิ่มน้ำหนัก
กับกระเป๋าาเครือข่ายแบนด์วิดธ์ และใช้พลังงาน .
ดังนั้น หากข้อมูลผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ต้องสั่งขนาด
เพิ่มเติมคำนวณหน่วยมากกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ B
ปฏิบัติงานเหมือนกันแล้วผลิตภัณฑ์จะเสียค่าใช้จ่าย ( โดยประมาณ )
คำสั่งของขนาดมากกว่าซอฟต์แวร์บีมีประสิทธิภาพจะมีผลโดยตรงในบรรทัดด้านล่าง
.
ยอมรับความผิด ความผิดความอดทนในบริบทของ
ข้อมูลเชิงวิเคราะห์ระบบวัดแตกต่างจากความผิดความอดทนในบริบทของการ
เวิร์กโหลด สำหรับการติดต่องาน , ความผิด
ใจกว้าง DBMS สามารถกู้คืนจากความล้มเหลวโดยไม่สูญเสียข้อมูลใด ๆหรือปรับปรุงจากมีเอี่ยว

ธุรกรรม และในบริบทของฐานข้อมูลแบบกระจาย สามารถทำธุรกรรมเรียบร้อยแล้ว
และให้ก้าวหน้าในงานแม้ในใบหน้าของคนงาน ปม
ความล้มเหลว สำหรับอ่านอย่างเดียวแบบสอบถามในงานวิเคราะห์ มีทั้งเขียน
ธุรกรรมผูกมัด หรือการปรับปรุงที่จะสูญเสียเมื่อโหนด
ความล้มเหลว ดังนั้น ความผิดใจกว้างวิเคราะห์ DBMS เป็นเพียง หนึ่ง ที่