借助强大的功能快速做出更好的决策 用于大数据分析的 Db2 引擎.pdf

### 借助强大的功能快速做出更好的决策：用于大数据分析的 Db2 引擎 在当前数据驱动的时代背景下，组织面临着前所未有的挑战与机遇。随着物联网（IoT）、人工智能（AI）、社交媒体和移动应用的发展，数据量、速度和多样性急剧增加。为了抓住这一趋势并获得更快的实际操作洞察力，许多组织正在部署Cloudera的数据平台或容器化的私有云平台，以处理对象存储中的完整数据生命周期案例，如IBM Cloud Object Storage (COS) 或 Ceph。 IBM Db2 Big SQL 作为一种混合型、ANSI 标准兼容的数据虚拟化工具，能够跨企业访问、查询和汇总数据，它具备以下核心特性： #### IBM Db2 Big SQL 的关键特性： 1. **强大的 MPP 架构**：Db2 Big SQL 提供了一种大规模并行处理（MPP）架构，这种架构经过时间检验且针对开源文件格式进行了优化，支持高效的 SQL 查询性能。 2. **易于应用程序移植性**：对于像 Cognos、Tableau 和 MicroStrategy 这样的工具而言，Db2 Big SQL 能够轻松实现应用程序的移植性。 3. **企业级联邦查询能力**：Db2 Big SQL 可以即时地将来自企业不同来源的数据组合在一个查询中进行联邦查询，从而实现数据的统一视图。 4. **高性能和高并发性**：Db2 Big SQL 支持高并发性，并提供卓越的业务智能工作负载性能。 5. **细粒度的数据访问控制**：Db2 Big SQL 支持对数据的细粒度访问控制，包括行级和列级的安全性，这有助于保护敏感数据。 6. **多方言支持**：Db2 Big SQL 能够理解来自不同供应商的方言，比如 Oracle、IBM Db2 和 IBM Netezza 等产品的方言。 7. **低延迟支持**：对于即席和复杂的查询，Db2 Big SQL 提供了低延迟的支持，这使得用户可以更快地获取所需的信息。 8. **星型模式查询的亚秒级延迟**：通过启用基于聚合数据的多查询表（MQTs），Db2 Big SQL 可以实现星型模式查询的亚秒级延迟。 9. **灵活的扩展性**：Db2 Big SQL 可以根据工作负载轻松扩展，无论是水平扩展还是垂直扩展，都支持容器化的 Big SQL 平行执行。 #### IBM Db2 Big SQL 在 IBM Cloud Pak for Data 上的应用： IBM Db2 Big SQL 现已作为 IBM Cloud Pak for Data 的一项云原生服务提供。IBM Cloud Pak for Data 是一个集成的数据服务平台，它集成了多种数据管理和服务组件，旨在帮助企业构建现代化的数据架构。通过 IBM Cloud Pak for Data，Db2 Big SQL 能够更好地与其他 IBM 产品和服务集成，为企业提供更全面的数据管理和分析解决方案。 #### 总结： IBM Db2 Big SQL 为大数据分析提供了强大的支持，其功能特性使其成为现代企业数据平台的重要组成部分。借助于其高度可扩展的 MPP 架构、联邦查询能力以及细粒度安全控制等功能，Db2 Big SQL 能够帮助企业更高效地管理数据，并从中提取有价值的洞察。此外，通过 IBM Cloud Pak for Data 的集成，Db2 Big SQL 能够进一步增强其在企业数据生态系统中的作用，帮助企业更好地应对日益增长的数据挑战。