Vad är en MPP-databas?
En MPP-databas (förkortning för Massively Parallel Processing) är en lagringsstruktur som är utformad för att hantera flera operationer samtidigt av flera bearbetningsenheter.
I den här typen av datalagerarkitektur arbetar varje bearbetningsenhet oberoende av varandra med ett eget operativsystem och ett eget minne. Detta gör att MPP-databaser kan hantera enorma datamängder och ge mycket snabbare analyser baserade på stora datamängder.
Det finns flera typer av MPP-databasarkitektur, var och en med sina egna fördelar och nackdelar. Grid computing, till exempel, använder flera datorer i distribuerade nätverk och kommer att använda resurser på ett opportunistiskt sätt baserat på tillgänglighet. Detta minskar kostnaderna för serverutrymme, men begränsar också bandbredd och kapacitet vid toppar eller när det finns för många förfrågningar.
En annan populär metod, datorkluster, minskar detta problem genom att koppla samman den tillgängliga kraften i noder som kan kopplas samman med varandra för att hantera flera uppgifter. MPP-databaser blir alltmer populära eftersom mindre beräkningsnoder kan kopplas samman för att fungera mot ett enda mål.
Detta minskar också kostnaderna eftersom MPP-databaser kan skalas horisontellt (genom att helt enkelt lägga till fler beräkningsnoder på en server) i stället för vertikalt (genom att lägga till fler servrar för bearbetning).
Vad kan jag använda MPP-databaser till?
Mängden data som organisationer producerar i dag innebär att företagen inte kan förlita sig på enskilda servrar eller måste betala dyrt för fysisk serverkapacitet för att hantera massiva datamängder. I stället blir MPP ett alltmer populärt alternativ i en mängd olika sammanhang.
Se Sisense i praktiken:
Explore Dashboard
I business intelligence, till exempel, innebär MPP-databaser att fler personer i en organisation kan köra sina egna dataanalyser och frågor samtidigt utan att uppleva fördröjning eller längre svarstider. Särskilt för större organisationer ger denna grad av flexibilitet fler intressenter information på begäran.
MPP-databaser är också användbara för att centralisera data på en enda plats. Istället för att behöva dela upp massiva datamängder gör MPP det möjligt att lagra dem på en enda plats och få tillgång till dem från olika punkter. Detta innefattar lagring av en mängd olika data, t.ex. marknadsförings-, webb-, drifts-, logistik- och HR-data.
För större organisationer gör denna centraliserade resurs det lättare att upptäcka insikter, koppla samman datapunkter som kanske inte är uppenbara vid första anblicken och till och med bygga instrumentpaneler som innehåller mer relevant information än de som byggs upp från data som är fragmenterade. Slutligen är MPP vanligtvis bäst lämpad för att hantera strukturerade datamängder till skillnad från modeller som datasjöar.
Se Sisense i praktiken.