거대한 데이터와 다각형 지속성 - 더미

여러 개의 핵심 데이터베이스 기술을 사용하는 응용 프로그램 세트로 큰 데이터를 위해 polyglot이라는 용어를 빌려 재정의했습니다. 귀하의 구현 계획. polyglot 의 공식 정의는 & ldquo; 여러 언어를 사용하는 사람. & rdquo; 큰 데이터에 대한 접근 방식이 얼마나 좁을지라도 하나의 지속성 스타일을 선택하는 것은 어려울 것입니다.

복잡한 문제를 세그먼트로 나누고 다른 데이터베이스 모델을 적용하여 해결해야 할 때 다각형 지속성 데이터베이스가 사용됩니다. 결과를 하이브리드 데이터 저장 및 분석 솔루션에 집계해야합니다. 이 결정에 영향을 미치는 요소에는 여러 가지가 있습니다.

• 기존 직장에서 다각형 지속성을 이미 사용하고 있습니다. 기업이나 조직이 큰 경우, 여러 RDBMS, 데이터웨어 하우스, 데이터 마트, 플랫 파일, 컨텐츠 관리 서버 등을 사용하고있을 것입니다.

  하나의 지속 기술 만있는 가장 이상적인 환경은 대용량 데이터 문제 해결에 적합하지 않을 수 있습니다. 적어도 새로운 구현을 위해 다른 스타일의 데이터베이스와 다른 지원 기술을 도입해야합니다.

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  큰 데이터 수집의 다양성과 속도에 따라 하나의 구현을 지원하기 위해 다른 데이터베이스를 고려해야 할 수도 있습니다. 트랜잭션 무결성에 대한 요구 사항도 고려해야합니다. ACID 준수를 지원해야합니까, 아니면 기본 준수가 충분합니까?

• 지난 12 개월 동안 구매 한 소셜 웹 사이트에 대해 자신의 경험에 대해 언급 한 모든 고객, 즉 지원 사례가 있었는지, 제품을 구입 한 곳, 제품을 구입 한 곳, 그들이 지불 한 것, 지불 방법, 회사 웹 사이트 방문 여부, 횟수, 수행 방식 등을 알려줍니다.

그런 다음 귀하 또는 귀하의 파트너 중 하나의 소매점에 진입 할 때 스마트 폰에 판촉 할인을 제공한다고 가정하십시오.

이것은 가장 큰 데이터 도전 과제입니다.매우 다른 구조의 여러 데이터 소스를 수집하고 분석하여 이러한 질문에 대한 답변을 얻을 수 있어야합니다. 그런 다음 고객이 프로모션에 적합한 지 여부를 결정하고 실시간으로 새로운 무엇인가를 제공하는 쿠폰을 제공해야합니다. 이러한 유형의 문제는 한 가지 유형의 데이터베이스 기술로 쉽게 또는 비용 효과적으로 해결할 수 없습니다. 기본 정보 중 일부는 트랜잭션이고 RDBMS 일 수도 있지만 다른 정보는 비 관계형이므로 적어도 두 가지 유형의 지속성 엔진 (공간 및 그래프)이 필요합니다. 이제 다국어 지원이 지속되었습니다.