Key Alteryx Capabilities for In-Database Processing:
Improve data blending performance by moving processing to the database
Utilize the processing power of Amazon Redshift, Cloudera Impala, Microsoft SQL Server, Teradata, Spark, and Oracle to speed the delivery of analytic results
Replace SQL coding for large scale data blending processes within databases
Alteryx delivers data blending and advanced analytics that scale with the large databases analysts use every day, without requiring hand-crafted SQL coding. Using Alteryx Designer as the interface, in-database analytic workflows can be easily combined with existing workflows inside the same intuitive, drag-and-drop environment to allow analysts to take advantage of the large, rich data fabric they have access to.
"While multi-structured datasets managed with Hadoop get the Big Data headlines, EMA research shows organizations deal with significant amounts of data in traditional data management architectures such as data warehouses and analytical databases/appliances. Utilization of in-database blending practices and platforms, such as Alteryx, to combine these various data sources empowers analysts as they deal with the increased complexity and scope of data in the decisions they support."
—John Myers, Managing Research Director at Enterprise Management Associates, an IT analysis firm.
SQL Structured Query Language is a special-purpose programming language designed for managing data held in a relational database management system (RDBMS), or for stream processing in a relational data stream management system (RDSMS).
FULL ANSWER
The hardware in a database environment includes computers and computer peripherals and the software is everything from the operating system to the application programs. it includes database management software like Microsoft Access or SQL Server.
The people in a database environment includes everyone who administrates and uses the system. The procedures are the rules and instructions given to both the people and the software and the data is the collection of facts and information located within the database environment.
Regardless of whether you are using the DPL or the base API, you must use a database environment. Database environments encapsulate one or more databases. This encapsulation provides your threads with efficient access to your databases by allowing a single in-memory cache to be used for each of the databases contained in the environment. This encapsulation also allows you to group operations performed against multiple databases inside a single transaction (see the Berkeley DB, Java Edition Getting Started with Transaction Processing guide for more information).
If you are using the base API, most commonly you use database environments to create and open databases (you close individual databases using the individual database handles). You can also use environments to delete and rename databases. For transactional applications, you use the environment to start transactions. For non-transactional applications, you use the environment to sync your in-memory cache to disk.
ความสามารถ Alteryx ที่สำคัญสำหรับในฐานข้อมูลการประมวลผล: การปรับปรุงข้อมูลประสิทธิภาพการผสมโดยการย้ายการประมวลผลฐานข้อมูลใช้พลังการประมวลผลของ Amazon Redshift, Cloudera Impala, Microsoft SQL Server, Teradata, Spark, และ Oracle เพื่อเพิ่มความเร็วในการส่งมอบผลการวิเคราะห์แทนการเข้ารหัสSQL สำหรับกระบวนการผสมข้อมูลขนาดใหญ่ที่อยู่ในฐานข้อมูลAlteryx ผสมให้ข้อมูลและการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ขนาดกับนักวิเคราะห์ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ใช้ทุกวันโดยไม่ต้องใช้มือ crafted เข้ารหัส SQL ใช้ออกแบบ Alteryx เป็นอินเตอร์เฟซที่เวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ในฐานข้อมูลสามารถรวมกันได้อย่างง่ายดายด้วยเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ภายในเดียวกันที่ใช้งานง่ายลากและวางสภาพแวดล้อมที่จะช่วยให้นักวิเคราะห์การใช้ประโยชน์จากขนาดใหญ่ผ้าข้อมูลที่อุดมไปด้วยพวกเขามีการเข้าถึง. "ในขณะที่ ชุดข้อมูลหลายโครงสร้างการจัดการกับ Hadoop ได้รับพาดหัวข่าวข้อมูลขนาดใหญ่, การวิจัย EMA การแสดงให้เห็นว่าองค์กรที่จัดการกับจำนวนเงินที่สำคัญของข้อมูลในสถาปัตยกรรมการจัดการข้อมูลแบบดั้งเดิมเช่นคลังข้อมูลและฐานข้อมูลการวิเคราะห์ / เครื่องใช้. ใช้ในฐานข้อมูลการผสมการปฏิบัติและแพลตฟอร์มเช่น Alteryx เพื่อรวมแหล่งข้อมูลต่างๆเหล่านี้จะช่วยให้นักวิเคราะห์ที่พวกเขาจัดการกับความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นและขอบเขตของข้อมูลในการตัดสินใจที่พวกเขาสนับสนุน. "จอห์นไมเออร์กรรมการผู้จัดการบริษัท วิจัย Enterprise Management Associates ซึ่งเป็น บริษัท วิเคราะห์ด้านไอที. SQL โครงสร้างภาษาของแบบสอบถามเป็น พิเศษวัตถุประสงค์การเขียนโปรแกรมภาษาที่ออกแบบมาสำหรับการจัดการข้อมูลที่จัดขึ้นในระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) หรือสำหรับการประมวลผลสตรีมในระบบการจัดการกระแสข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDSMS). คำตอบเต็มฮาร์ดแวร์ในสภาพแวดล้อมฐานข้อมูลรวมถึงคอมพิวเตอร์และอุปกรณ์ต่อพ่วงคอมพิวเตอร์และซอฟแวร์คือทุกอย่างจากระบบปฏิบัติการโปรแกรมแอพลิเคชัน มันรวมถึงซอฟต์แวร์การจัดการฐานข้อมูลเช่น Microsoft Access หรือ SQL Server ที่. คนที่อยู่ในสภาพแวดล้อมฐานข้อมูลรวมถึงทุกคนที่บริหารและการใช้ระบบ ขั้นตอนที่มีกฎระเบียบและคำแนะนำที่กำหนดให้ทั้งสองคนและซอฟแวร์และข้อมูลที่เป็นคอลเลกชันของข้อเท็จจริงและข้อมูลที่อยู่ในสภาพแวดล้อมฐานข้อมูล. ไม่ว่าคุณกำลังใช้ DPL หรือ API ฐานที่คุณต้องใช้สภาพแวดล้อมฐานข้อมูล . สภาพแวดล้อมฐานข้อมูลแค็ปซูลหนึ่งหรือฐานข้อมูลอื่น ๆ ห่อหุ้มนี้จะให้กระทู้ของคุณด้วยการเข้าถึงฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพื่อช่วยให้คุณโดยเป็นหนึ่งเดียวแคชในหน่วยความจำที่จะใช้สำหรับแต่ละฐานข้อมูลที่มีอยู่ในสิ่งแวดล้อม ห่อหุ้มนี้ยังช่วยให้คุณกับการดำเนินงานของกลุ่มดำเนินการกับหลายฐานข้อมูลภายในการทำรายการเดียว (ดูเบิร์กลีย์ DB, Java ฉบับเริ่มต้นกับการทำธุรกรรมคู่มือการประมวลผลสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม). ถ้าคุณกำลังใช้ API ฐานที่มากที่สุดที่คุณใช้สภาพแวดล้อมฐานข้อมูล สร้างและฐานข้อมูลเปิด (คุณปิดฐานข้อมูลบุคคลที่ใช้จับฐานข้อมูลของแต่ละบุคคล) นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้สภาพแวดล้อมในการลบและเปลี่ยนชื่อฐานข้อมูล สำหรับการใช้งานการทำธุรกรรมที่คุณใช้สภาพแวดล้อมที่จะเริ่มต้นการทำธุรกรรม สำหรับการใช้งานที่ไม่ได้ทำธุรกรรมที่คุณใช้สภาพแวดล้อมในการซิงค์แคชในหน่วยความจำของคุณไปยังดิสก์
การแปล กรุณารอสักครู่..