چگونه از CockroachDB برای تحلیل داده استفاده کنیم؟

یک پایگاه داده ساختارمند خوب، پایه تحلیل داده مؤثر است. داشتن پایگاه داده خوب، ذخیره‌سازی، بازیابی و پرس‌وجوی داده را برای تولید بینش‌های تحلیلی ارزشمند ساده می‌کند. چندین پایگاه داده وجود دارد که می‌توانید برای تحلیل داده کارآمد استفاده کنید.

از میان این پایگاه‌های داده، CockroachDB انتخاب مناسبی است اگر به دنبال دسترسی بهتر به داده، یکپارچگی و تأخیر کمتر باشید. CockroachDB به طور قابل توجهی فراتر از ریشه‌های سنتی OLTP خود تکامل یافته و اکنون قابلیت‌های قدرتمندی برای بارهای کاری OLAP و تحلیل واقعی‌زمان ارائه می‌دهد. با پیشرفت‌های اخیر در جستجوی برداری، عملیات مبتنی بر هوش مصنوعی و پردازش ترکیبی تراکنشی/تحلیلی، این پلتفرم چالش‌های داده مدرن را که نیاز به هم‌زمانی عملیاتی و عملکرد تحلیلی دارند، حل می‌کند.

بیایید بفهمیم چگونه می‌توانید از CockroachDB برای تحلیل استفاده کنید، همراه با ویژگی‌های عملکرد بالای آن و برخی موارد استفاده واقعی. با استفاده از این اطلاعات، می‌توانید داده‌های سازمانی خود را برای عملیات کسب‌وکار مختلف و تولید درآمد بهبود یافته تحلیل کنید.

CockroachDB چیست و چگونه از تحلیل پشتیبانی می‌کند؟

CockroachDB یک پایگاه داده SQL توزیع‌شده مبتنی بر ابر است که می‌توانید برای عملیات مقیاس‌پذیر بالا استفاده کنید. این یک سیستم داده کاملاً مطابق با ACID است که به شما امکان مدیریت کارآمد بارهای کاری OLTP را می‌دهد. با این حال، می‌توانید از CockroachDB برای مدیریت بارهای کاری OLAP و تحلیل واقعی‌زمان نیز استفاده کنید و آن را به یک راه‌حل همه‌کاره پردازش ترکیبی تراکنشی/تحلیلی (HTAP) تبدیل می‌کند.

برای تعامل با CockroachDB، می‌توانید از SQL API، CLI CockroachDB و کتابخانه‌های سازگار با Postgres استفاده کنید. این ابزارها به شما امکان اجرای پرس‌وجوها برای بازیابی، تغییر و مدیریت داده را می‌دهند. CockroachDB از داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته پشتیبانی می‌کند و آن را به انتخابی همه‌کاره برای موارد استفاده مختلف تبدیل می‌کند.

برخی قابلیت‌های اضافی پایگاه داده CockroachDB عبارتند از:

سازگاری با PostgreSQL:

CockroachDB از پروتکل سیمی PostgreSQL پشتیبانی می‌کند، پروتکل باینری که به شما امکان برقراری ارتباط بین کلاینت PostgreSQL و سرور را می‌دهد. به همین دلیل، می‌توانید برنامه‌های مبتنی بر PostgreSQL را در محیط CockroachDB بدون تغییر کد برنامه مهاجرت کنید.

پارتیشن‌بندی جغرافیایی:

ویژگی پارتیشن‌بندی جغرافیایی به شما امکان بخش‌بندی پایگاه‌های داده بر اساس مکان جغرافیایی را می‌دهد. این ویژگی تأخیر در دسترسی به داده‌های ذخیره‌شده در CockroachDB را کاهش می‌دهد و مکان‌یابی داده را تسهیل می‌کند، که برای انطباق با چارچوب‌های نظارتی داده منطقه‌ای ضروری است.

مقیاس‌پذیری:

به دلیل معماری توزیع‌شده، می‌توانید پایگاه داده CockroachDB را به صورت افقی با افزودن نودهای بیشتر به کلاستر مقیاس دهید. این کار بار داده افزایش‌یافته را بین چندین ماشین تقسیم می‌کند و پردازش موازی پرس‌وجو و تأخیر کاهش‌یافته را تسهیل می‌کند.

امنیت داده مؤثر:

هنگام استفاده از CockroachDB، می‌توانید امنیت داده را از طریق مکانیسم‌های احراز هویت، رمزگذاری و مجوزدهی تضمین کنید. با کمک چنین ویژگی‌های امنیتی قدرتمندی، می‌توانید داده‌های حساس سازمانی را محافظت کنید و با دستورالعمل‌های حفاظت داده جهانی مانند GDPR انطباق داشته باشید.

گزینه‌های استقرار متعدد:

CockroachDB می‌تواند با استفاده از نسخه Self-hosted یا Cloud مستقر شود. اولی مزایای انعطاف‌پذیری و سفارشی‌سازی را ارائه می‌دهد، در حالی که دومی نیازهای مدیریت زیرساخت را حذف می‌کند. نسخه Cloud همچنین شامل سه طرح است: CockroachDB Standard، CockroachDB Basic و CockroachDB Advanced، که هر کدام عملکردهای متفاوتی ارائه می‌دهند.

چگونه معماری CockroachDB تحلیل داده را فعال می‌کند؟

معماری CockroachDB به طور خاص برای مدیریت بارهای کاری تراکنشی توزیع‌شده از طریق رویکرد چندلایه طراحی شده است و انطباق ACID و سازگاری قوی را فراهم می‌کند، در حالی که از برخی پرس‌وجوهای تحلیلی از طریق SQL توزیع‌شده پشتیبانی می‌کند.

برخی اجزای مهم معماری CockroachDB عبارتند از:

خوشه و نودها

CockroachDB به عنوان یک پایگاه داده SQL توزیع‌شده عمل می‌کند، جایی که یک خوشه از چندین نود به‌هم‌پیوسته تشکیل شده که به عنوان یک سرور منطقی واحد کار می‌کنند. هر نود یک نمونه مستقل است که به شما در مدیریت تراکنش‌ها، ذخیره‌سازی داده و پردازش پرس‌وجو در CockroachDB کمک می‌کند. هر خوشه سلسله‌مراتب مجوزدهی خاص خود را دارد، زیرا به شما امکان می‌دهد مشخص کنید که چه کسی از تیم شما بر اساس نقشش می‌تواند به خوشه دسترسی داشته باشد.

برای بارهای کاری تحلیلی، این رویکرد توزیع‌شده مسیریابی پرس‌وجوی توزیع‌شده و دسترسی به داده در چندین نود را امکان‌پذیر می‌کند، اما به طور بومی اجرای کاملاً موازی پرس‌وجو یا تسریع قابل توجه پرس‌وجوهای تحلیلی پیچیده را مانند آنچه در پایگاه‌های داده تحلیلی تخصصی دیده می‌شود، فعال نمی‌کند.

محدوده

تمام داده‌های شما به صورت جفت‌های کلید-مقدار در یک نقشه مرتب‌شده در CockroachDB ذخیره می‌شوند. این فضای کلید به بخش‌های کوچکتری به نام محدوده‌ها طبقه‌بندی می‌شود؛ هر کلید به یک محدوده خاص تعلق دارد.

این پارتیشن‌بندی مبتنی بر محدوده به ویژه برای پرس‌وجوهای تحلیلی که نیاز به اسکن مجموعه داده‌های بزرگ دارند مفید است، زیرا سیستم می‌تواند اجرای پرس‌وجو را همزمان در چندین محدوده توزیع کند.

لایه‌ها

پایگاه داده CockroachDB از لایه‌های مختلفی تشکیل شده است، که هر لایه نقش خاصی ایفا می‌کند. لایه‌های مختلف عبارتند از: SQL، تراکنشی، توزیع، تکثیر و ذخیره‌سازی.

قابلیت‌های پیشرفته تحلیلی CockroachDB چیست؟

CockroachDB به طور قابل توجهی فراتر از عملیات OLTP سنتی تکامل یافته و اکنون قابلیت‌های پیچیده‌ای را به طور خاص برای تحلیل مدرن و بارهای کاری مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. نسخه جدید ۲۵.۲ چندین ویژگی پیشرو را معرفی می‌کند که CockroachDB را به عنوان یک راه‌حل جامع برای پردازش داده عملیاتی و تحلیلی قرار می‌دهد.

جستجوی برداری و ادغام هوش مصنوعی

CockroachDB اکنون از نمایه‌سازی برداری بهینه‌شده برای هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کند و جستجوی برداری توزیع‌شده در مجموعه داده‌های بزرگ را فعال می‌کند. این ویژگی سازگاری با API pgvector PostgreSQL را حفظ می‌کند و ادغام با زنجیره‌های ابزار هوش مصنوعی موجود مانند Hugging Face یا TensorFlow را ساده می‌کند. معماری توزیع‌شده مجموعه داده‌های عظیم و جغرافیایی-توزیع‌شده را مدیریت می‌کند در حالی که تأخیر کم را تضمین می‌کند و آن را برای برنامه‌های هوش مصنوعی جهانی ایده‌آل می‌سازد.

می‌توانید از جستجوی برداری برای خطوط لوله تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، ادغام داده عملیاتی برای مدل‌های یادگیری ماشین و تصمیم‌گیری واقعی‌زمان در صنایعی مانند تجارت الکترونیک و مراقبت‌های بهداشتی استفاده کنید. این قابلیت شکاف بین داده عملیاتی و جریان‌های کاری هوش مصنوعی را پر می‌کند و نیاز به پایگاه‌های داده برداری جداگانه را در بسیاری از موارد استفاده حذف می‌کند.

بهینه‌سازی‌های عملکرد برای تحلیل

آخرین انتشار بهبودهای کارایی قابل توجهی از طریق دو بهینه‌سازی حیاتی به دست می‌آورد. نوشته‌های بافرشده دورهای شبکه را با نگه‌داشتن عملیات نوشتن محلی به هماهنگ‌کننده‌های SQL کاهش می‌دهند، که برای چرخه‌های نوشتن-خواندن با فرکانس بالا که در بارهای کاری تحلیلی رایج است، حیاتی است. طرح‌های پرس‌وجوی عمومی به دسترسی عمومی رسیده‌اند و به سیستم اجازه می‌دهند از طرح‌های پرس‌وجوی از پیش کامپایل‌شده برای پرس‌وجوهای یکسان یا پارامتریزه‌شده استفاده کند و overhead CPU را به حداقل برساند و استفاده از منابع را بهینه کند.

این بهینه‌سازی‌ها به ویژه برای بارهای کاری تحلیلی که شامل الگوهای پرس‌وجوی تکراری، پردازش دسته‌ای یا عملیات استنتاج یادگیری ماشین هستند، ارزشمندند. می‌توانید انتظار کاهش هزینه‌ها از طریق الزامات سخت‌افزاری کمتر را داشته باشید در حالی که قابلیت‌های تحلیل واقعی‌زمان را حتی تحت هم‌زمانی بالا حفظ می‌کنید.

پردازش ترکیبی تراکنشی/تحلیلی (HTAP)

CockroachDB رویکرد منحصر به فرد MVCC به علاوه خواندن دنباله‌دار را برای بارهای کاری HTAP اتخاذ می‌کند. کپی‌های دنباله‌دار پرس‌وجوهای تحلیلی را با اسنپ‌شات‌های تاریخی سازگار ارائه می‌دهند و نیاز به پایگاه داده تحلیلی جداگانه را اجتناب می‌کنند. سیستم شامل موتور ColFlow است که اپراتورهای برداری را در حافظه خط لوله می‌کند برای اسکن‌های سریع و به طور مؤثر بارهای کاری OLTP و OLAP را ترکیب می‌کند.

این رویکرد فرآیندهای ETL پرهزینه را با مدیریت تراکنش‌ها و تحلیل روی همان کپی داده حذف می‌کند و هوش عملیاتی را مستقیماً از پایگاه‌های داده تولیدی با تأخیر کاهش‌یافته برای تصمیم‌گیری‌های حساس به زمان پشتیبانی می‌کند.

چگونه CockroachDB را با زیرساخت داده مدرن برای تحلیل ادغام کنیم؟

جریان‌های کاری تحلیلی مدرن نیاز به ادغام بدون درز بین پایگاه‌های داده عملیاتی و سیستم‌های تحلیلی دارند. CockroachDB رویکردهای ادغام متعددی ارائه می‌دهد که به شما امکان ساخت خطوط لوله داده جامع را در حالی که عملکرد و سازگاری در سراسر زیرساخت خود را حفظ می‌کنید، می‌دهد.

ضبط تغییرات داده برای تحلیل واقعی‌زمان

changefeeds بومی CockroachDB قابلیت‌های قدرتمند ضبط تغییرات داده را فراهم می‌کنند که تغییرات پایگاه داده واقعی‌زمان را به سینک‌های مختلف جریان می‌دهند. می‌توانید changefeeds را برای انتشار داده به Kafka برای معماری‌های مبتنی بر رویداد، فشار داده به ذخیره‌سازی ابری مانند S3 یا GCS در فرمت JSON یا Avro برای پردازش دسته‌ای یا جریان مستقیم به پایگاه‌های داده خارجی برای پردازش تحلیلی پیکربندی کنید.

نسخه جدید شامل ویژگی‌های CDC بهبودیافته با فرمت‌بندی پیام سازگار با Debezium است که پیچیدگی زیرساخت را کاهش می‌دهد در حالی که سازگاری با اکوسیستم‌های Kafka Connect موجود را حفظ می‌کند. این امکان همگام‌سازی واقعی‌زمان داده عملیاتی با پلتفرم‌های تحلیلی مانند Spark، Snowflake یا BigQuery را فراهم می‌کند.

الگوهای ادغام ETL و ELT

می‌توانید CockroachDB را با پلتفرم‌های داده مدرن با استفاده از ابزارهای ETL و ELT مختلف ادغام کنید. Airbyte اتصال‌دهنده‌های پیش‌ساخته ارائه می‌دهد که جریان‌های داده بین CockroachDB و پلتفرم‌های تحلیلی را خودکار می‌کند و نقشه‌برداری‌های پیچیده، تحولات و مدیریت خطا را در حالی که سازگاری داده را حفظ می‌کند، مدیریت می‌کند. Fivetran و CData Sync در حال حاضر اتصال‌دهنده‌های پیش‌ساخته برای CockroachDB ارائه نمی‌دهند، بر اساس اطلاعات موجود.

برای ادغام Apache Spark، درایورهای JDBC پرس‌وجوی مستقیم داده‌های CockroachDB را فعال می‌کنند و به شما امکان انجام محاسبات توزیع‌شده روی مجموعه داده‌های بزرگ بدون جابجایی داده را می‌دهند. این رویکرد به ویژه برای بارهای کاری یادگیری ماشین که نیاز به داده عملیاتی تازه و پردازش تحلیلی پیچیده دارند، ارزشمند است.

معماری تحلیلی بومی ابر

قابلیت‌های استقرار چندابری CockroachDB معماری‌های تحلیلی پیچیده‌ای را که چندین ارائه‌دهنده ابر را پوشش می‌دهند، فعال می‌کند. می‌توانید از پارتیشن‌بندی جغرافیایی برای توزیع داده در مناطق مختلف در حالی که به ابزارهای تحلیلی منطقه‌ای جریان می‌دهید استفاده کنید و تأخیر را کاهش دهید و انطباق با الزامات اقامت داده را تضمین کنید.

ادغام با خدمات بومی ابر مانند بارگذاری خودکار Pub/Sub Google BigQuery یا بلع خودکار AWS Redshift جریان بدون درز داده از سیستم‌های عملیاتی به پلتفرم‌های تحلیلی را فراهم می‌کند. این معماری داشبوردهای واقعی‌زمان، خطوط لوله یادگیری ماشین و گزارش‌گیری منطقه‌ای را در حالی که عملکرد پایگاه داده عملیاتی را حفظ می‌کند، پشتیبانی می‌کند.

چگونه تحلیل داده با CockroachDB انجام دهیم؟

برای انجام تحلیل داده با CockroachDB، باید داده‌ها را جمع‌آوری، تحول، تحلیل و تفسیر کنید تا اطلاعات معنادار استخراج کنید. قابلیت‌های تحلیلی بهبودیافته پلتفرم هر دو تحلیل مبتنی بر SQL سنتی و عملیات پیشرفته مانند جستجوهای مشابهت برداری را فعال می‌کند، در حالی که تحلیل جریان واقعی‌زمان معمولاً نیاز به ادغام با ابزارهای خارجی دارد.

این مراحل را برای شروع تحلیل داده با استفاده از CockroachDB دنبال کنید:

۱. نصب CockroachDB

طبق الزامات زیرساختی و سیاست سازمانی خود، CockroachDB را نصب کنید. همچنین می‌توانید از Kubernetes یا Docker برای میزبانی CockroachDB روی ماشین محلی خود استفاده کنید. برای بارهای کاری تحلیلی، استفاده از CockroachDB Cloud Advanced را برای ویژگی‌های عملکرد بهبودیافته و مقیاس مدیریت‌شده در نظر بگیرید.

۲. ایجاد جدول CockroachDB

یک جدول در خوشه CockroachDB با استفاده از دستور CREATE TABLE ایجاد کنید. قبل از اجرای این دستور، باید جدول خود را نام‌گذاری کنید، ستون‌ها را تعریف کنید، ستون کلید اصلی را انتخاب کنید و هر محدودیت اضافی را شامل شوید. برای بارهای کاری تحلیلی، پیاده‌سازی پارتیشن‌بندی جغرافیایی و استراتژی‌های نمایه‌سازی مناسب را در نظر بگیرید.

این قطعه کد جدول users را در پایگاه داده movr و طرحواره max_schema ایجاد می‌کند:

CREATE TABLE movr.max_schema.users (
  id UUID PRIMARY KEY,
  city STRING,
  name STRING,
  address STRING,
  credit_card STRING,
  dl STRING
);

۳. بارگذاری داده به جدول

از دستور INSERT برای بارگذاری رکوردهای داده مورد نیاز به جدول CockroachDB استفاده کنید. توصیه می‌شود از دستورات INSERT چندردیفه برای بارگذاری انبوه استفاده کنید. با این حال، از دسته‌های بیش از ۱۰۰,۰۰۰ ردیف استفاده نکنید، زیرا می‌تواند عملیات پایگاه داده را کند کند. برای بارگذاری داده‌های تحلیلی مقیاس بزرگ، استفاده از دستور IMPORT INTO را برای عملکرد بهتر در نظر بگیرید.

INSERT INTO movr.max_schema.users (id, city, name, address, credit_card) VALUES
('c28f5c28-f5c2-4000-8000-000000000026', 'new york', 'Petee', '101 5th Ave', '1234567890');

برای مشاهده جدول، اجرا کنید:

SELECT * FROM users WHERE city='new york';

خروجی دستور SELECT

اگر می‌خواهید مقادیر جدیدی در جدولی که شامل ستون‌هایی با محدودیت‌های UNIQUE است درج کنید، می‌توانید از بند ON CONFLICT استفاده کنید. این امکان به‌روزرسانی به جای درج چنین رکوردهای داده را می‌دهد. هنگام انتقال داده CSV به CockroachDB، می‌توانید برای درج انبوه از دستور IMPORT INTO استفاده کنید.

۴. پاکسازی داده

در مرحله بعد، می‌توانید داده‌ها را با استفاده از تکنیک‌های مختلف پاکسازی و تحول کنید. این شامل حذف تکراری‌ها یا مقادیر گمشده برای تبدیل داده به فرم استاندارد است. توابع داخلی و قابلیت‌های SQL CockroachDB عملیات پاکسازی داده جامع را پشتیبانی می‌کنند.

برای مدیریت مقادیر گمشده:

SELECT * FROM movr.max_schema.users
WHERE city IS NULL OR name IS NULL OR address IS NULL OR credit_card IS NULL;

جایگزینی مقادیر NULL:

UPDATE movr.max_schema.users
SET name = 'Unknown'  
WHERE name IS NULL OR name = '';

UPDATE movr.max_schema.users 
SET credit_card = '0000000000'  
WHERE credit_card IS NULL OR credit_card = '';

UPDATE movr.max_schema.users
SET address = 'Not Available'  
WHERE address IS NULL OR address = '';

۵. انجام تحلیل داده

پس از پاکسازی، داده‌های سازگار را با استفاده از دستورات SQL مانند JOIN، WHERE، ORDER BY و GROUP BY تحلیل کنید. برای انجام تحلیل عمیق، از زیرپرس‌وجوها، عبارات جدول مشترک (CTEs)، توابع پنجره‌ای و جداول محوری استفاده کنید. موتور اجرای برداری CockroachDB عملکرد را برای پرس‌وجوهای تحلیلی پیچیده به طور قابل توجهی بهبود می‌بخشد.

برای تحلیل پیشرفته، می‌توانید از خواندن‌های دنباله‌دار CockroachDB برای توزیع بار پرس‌وجوی تحلیلی در نودهای کپی استفاده کنید و تضمین کنید که تحلیل شما بر عملکرد تراکنشی تأثیر نگذارد. پشتیبانی پلتفرم از نمای‌های مادی‌شده نیز به شما امکان پیش‌محاسبه تجمیع‌های پیچیده برای پرس‌وجوهای داشبورد سریع‌تر را می‌دهد.

۶. تجسم داده‌های خود

پس از اتمام تحلیل داده، نتایج آن را تجسم کنید تا بهتر درک شوند. برای دستیابی به این هدف، می‌توانید از ابزارهای تجسم داده مانند Power BI، Tableau یا Google Charts استفاده کنید. سازگاری PostgreSQL CockroachDB ادغام با این پلتفرم‌های تجسم را فعال می‌کند، اما بدون درز بودن ممکن است به ویژگی‌های پشتیبانی‌شده و موارد استفاده خاص بستگی داشته باشد.

برای داشبوردهای تحلیلی واقعی‌زمان، می‌توانید از changefeeds CockroachDB برای جریان مستقیم به‌روزرسانی‌های داده به ابزارهای تجسم استفاده کنید و تضمین کنید که داشبوردهای شما وضعیت عملیاتی جاری‌ترین را منعکس کنند.

فرآیند تحلیل داده CockroachDB شما اکنون کامل است. بیایید بفهمیم با نتایج این تحلیل چه کاری می‌توانید انجام دهید.

چه زمانی باید از CockroachDB برای تحلیل داده استفاده کنیم؟

می‌توانید از CockroachDB برای موارد استفاده تحلیلی متنوع استفاده کنید، به ویژه جایی که نیاز به ترکیب سازگاری عملیاتی با عملکرد تحلیلی دارید. قابلیت‌های منحصر به فرد پلتفرم آن را به ویژه برای سناریوهایی که نیاز به بینش‌های واقعی‌زمان از داده عملیاتی دارند، مناسب می‌سازد.

مدیریت دسترسی و هویت (IAM)

می‌توانید از CockroachDB در سیستم‌های IAM برای تحلیل جامع رفتار کاربر استفاده کنید. تکثیر داخلی و توزیع جغرافیایی دسترسی به داده در چندین نود را تضمین می‌کنند. از طرف دیگر، تراکنش‌های ACID یکپارچگی داده را در طول رویدادهای احراز هویت کاربر تسهیل می‌کنند. تمام این ویژگی‌ها به شما امکان احراز هویت و مجوزدهی دسترسی امن به داده را در حالی که همزمان الگوهای کاربر، روندهای دسترسی و رویدادهای امنیتی را برای نظارت سیستم بهبود یافته و تشخیص تهدید تحلیل می‌کنید، می‌دهند.

بازی و تحلیل واقعی‌زمان

در حالی که پلتفرم‌های بازی را مدیریت می‌کنید، می‌توانید از CockroachDB برای مدیریت فعالیت بازیکن افزایش‌یافته در حالی که تحلیل واقعی‌زمان برای تعادل بازی و تعامل بازیکن ارائه می‌دهید، استفاده کنید. اگر تعداد بازیکنان افزایش یابد، معماری توزیع‌شده پایگاه داده عملیات همزمان را بدون شکست سیستم تسهیل می‌کند. ویژگی تکثیر داده همچنین در تحمل خطا با حفظ داده‌های بازی، شامل پیشرفت بازیکن و رتبه‌بندی‌های جدول лидер کمک می‌کند.

در حالی که CockroachDB بارهای کاری تراکنشی قدرتمند را فعال می‌کند، تحلیل واقعی‌زمان رفتار بازیکن، روندهای اقتصاد بازی و معیارهای عملکرد معمولاً نیاز به ادغام با سیستم‌های تحلیلی خارجی دارد تا بر عملکرد بازی تأثیر نگذارد. این از تنظیم محتوای پویا، تجربیات بازی شخصی‌سازی‌شده و پاسخ سریع به الگوهای گیم‌پلی نوظهور پشتیبانی می‌کند.

خدمات مالی و تشخیص تقلب

CockroachDB در برنامه‌های مالی که نیاز به تشخیص تراکنش‌های جعلی در حالی که عملکرد عملیاتی را حفظ می‌کنید، برتری دارد. سازگاری قوی پلتفرم پردازش تراکنش دقیق را تضمین می‌کند در حالی که قابلیت‌های تحلیلی آن امتیازدهی تقلب واقعی‌زمان و ارزیابی ریسک را فعال می‌کند. می‌توانید مدل‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی کنید که الگوهای تراکنش، رفتار کاربر و شاخص‌های ریسک را بدون به خطر انداختن توان تراکنش تحلیل کنند.

تجارت الکترونیک و تحلیل مشتری

برای پلتفرم‌های تجارت الکترونیک، CockroachDB تحلیل رفتار مشتری واقعی‌زمان را در حالی که بارهای کاری تراکنشی را مدیریت می‌کند، فعال می‌کند. می‌توانید تعاملات کاربر، الگوهای خرید و تغییرات موجودی را همزمان ردیابی کنید و قیمت‌گذاری پویا، توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده و بهینه‌سازی موجودی را فعال کنید. قابلیت‌های پارتیشن‌بندی جغرافیایی پلتفرم تضمین می‌کنند که داده‌های مشتری محلی باقی بمانند در حالی که ابتکارات تحلیلی جهانی را پشتیبانی می‌کنند.

نتیجه‌گیری

CockroachDB فراتر از عملیات OLTP سنتی تکامل یافته و قابلیت‌های تحلیلی قدرتمندی را از طریق معماری توزیع‌شده و رویکرد HTAP ارائه می‌دهد. با ویژگی‌هایی مانند جستجوی برداری، بهینه‌سازی‌های عملکرد و گزینه‌های ادغام بدون درز، پلتفرمی همه‌کاره برای تحلیل واقعی‌زمان در صنایع مختلف، از مالی تا تجارت الکترونیک فراهم می‌کند. هنگامی که با ابزارهای ادغام داده مانند Airbyte ترکیب شود، CockroachDB پایه قدرتمندی برای سازمان‌های داده‌محور مدرن که به دنبال تعادل عملکرد عملیاتی با بینش‌های تحلیلی هستند، ایجاد می‌کند.

سؤالات متداول

CockroachDB را برای بارهای کاری OLAP مناسب می‌کند چه چیزی؟

CockroachDB از بارهای کاری OLAP از طریق قابلیت‌های پردازش ترکیبی تراکنشی/تحلیلی (HTAP) پشتیبانی می‌کند. پلتفرم شامل موتور اجرای برداری برای پرس‌وجوهای تحلیلی، خواندن‌های دنباله‌دار که بار پرس‌وجو را در نودهای کپی توزیع می‌کنند و پشتیبانی بومی از عملیات تحلیلی پیچیده مانند توابع پنجره‌ای و عبارات جدول مشترک است. بهبودهای اخیر شامل قابلیت‌های جستجوی برداری و بهینه‌سازی‌های عملکرد است که عملکرد پرس‌وجوی تحلیلی را بهبود می‌بخشد.

CockroachDB چگونه با پایگاه‌های داده تحلیلی سنتی مقایسه می‌شود؟

CockroachDB با ارائه سازگاری قوی و انطباق ACID در حالی که از بارهای کاری تحلیلی پشتیبانی می‌کند، با پایگاه‌های داده تحلیلی سنتی متفاوت است. برخلاف پایگاه‌های داده ستونی تخصصی، CockroachDB یکپارچگی تراکنشی را حفظ می‌کند و تحلیل واقعی‌زمان روی داده عملیاتی را بدون فرآیندهای ETL فعال می‌کند. با این حال، برای بارهای کاری تحلیلی بسیار بزرگ‌مقیاس، پلتفرم‌های تحلیلی اختصاصی ممکن است بهینه‌سازی عملکرد بهتری ارائه دهند.

آیا CockroachDB می‌تواند تحلیل واقعی‌زمان را مدیریت کند؟

بله، CockroachDB در تحلیل واقعی‌زمان از طریق معماری HTAP برتری دارد. changefeeds پلتفرم جریان داده واقعی‌زمان به سیستم‌های تحلیلی را فعال می‌کنند، در حالی که خواندن‌های دنباله‌دار پرس‌وجوهای تحلیلی را بدون تأثیر بر عملکرد تراکنشی اجرا می‌کنند. معماری توزیع‌شده اجرای موازی پرس‌وجو را پشتیبانی می‌کند و بهبودهای عملکرد اخیر قابلیت‌های تحلیلی واقعی‌زمان آن را افزایش داده‌اند.

ملاحظات امنیتی برای تحلیل CockroachDB چیست؟

CockroachDB ویژگی‌های امنیتی درجه سازمانی ارائه می‌دهد، شامل رمزگذاری انتها به انتها، کنترل دسترسی مبتنی بر نقش و امنیت سطح ردیف، معرفی‌شده در نسخه ۲۵.۲. برای بارهای کاری تحلیلی، می‌توانید پوشاندن داده، پیکربندی پارتیشن‌بندی جغرافیایی برای انطباق اقامت داده و استفاده از لاگ‌گیری حسابرسی برای حفظ حکمرانی امنیتی جامع در طول فرآیندهای تحلیلی خود را پیاده‌سازی کنید.

چگونه CockroachDB را برای عملکرد تحلیلی بهینه کنیم؟

برای بهینه‌سازی CockroachDB برای تحلیل، از خواندن‌های دنباله‌دار برای توزیع بار پرس‌وجو، پیاده‌سازی استراتژی‌های نمایه‌سازی مناسب برای پرس‌وجوهای تحلیلی، استفاده از نمای‌های مادی‌شده برای تجمیع‌های اغلب دسترسی‌شده و پیکربندی پارتیشن‌بندی جغرافیایی برای کاهش تأخیر پرس‌وجو استفاده کنید. موتور اجرای برداری پرس‌وجوهای سازگار را به طور خودکار بهینه می‌کند و ویژگی‌های اخیر مانند نوشته‌های بافرشده و طرح‌های پرس‌وجوی عمومی بهبودهای عملکرد اضافی ارائه می‌دهند.