標準的なRDBMSとハードウェアレベルでの高速化技術を組み合わせることで、DWHのボトルネックを解消するDWHアプライアンス。ビッグデータ対応が注目を浴びる今、独自技術を採用する製品が登場している。
これまでの連載で紹介してきたNoSQLデータベース(関連記事:NoSQLデータベースがビッグデータ対象のDWH基盤に適しているわけ)やカラム型データベース(関連記事:列単位格納でビッグデータの高速処理を実現するカラム型データベース)は、従来の標準的なリレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)とは違ったアーキテクチャを持つデータベース技術を用いることで、データウェアハウス(DWH)特有のボトルネックを解消するアプローチだった。それに対してDWHアプライアンスは、標準的なRDBMSとハードウェアレベルでの高速化技術を組み合わせることによって、DWH特有のボトルネックを解消するアプローチといえる。
主なDWHアプライアンス製品に採用されている高速化技術で代表的なものが、「シェアードナッシングアーキテクチャ」だ。シェアードナッシングアーキテクチャでは、CPU、メモリおよびディスクのセットが独立して並列に配置される。このため、DWHで最もボトルネックになりやすいディスクI/Oも含めて並列処理が可能となる。
製品名 | ベンダー | 備考 |
---|---|---|
Greenplum Data Computing Appliance | EMC | − |
HP Enterprise Data Warehouse Appliance | HP | データベースとしてMicrosoft SQL Server Parallel Data Warehouse Editionを使用 |
IBM Netezza High Capacity Appliance | IBM | − |
Oracle Exadata Database Machine | Oracle | シェアードディスクアーキテクチャを採用 |
Teradata Active Enterprise Data Warehouse | Teradata | − |
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
「TikTok禁止」は結局、誰得? どうするトランプ氏――2025年のSNS大予測(TikTok編)
米国での存続を巡る議論が続く一方で、アプリ内ショッピングやAI機能の拡大など、TikTok...
ネットの口コミを参考に8割超が商品を購入 最も参考にした口コミの掲載先は?
ホットリンクは、口コミ投稿の経験や購買への影響を調査した結果を発表した。
「生成AIの普及でSEOはオワコン」説は本当か?
生成AIの普及によりSEOが「オワコン」化するという言説を頻繁に耳にするようになりました...