Apache Druid | Apache® Druid
Apache® DruidDruid is a high performance, real-time analytics database that delivers sub-second queries on streaming and batch data at scale and under load. Download Join Slack GitHub Sub-second queries at any scaleExecute OLAP queries in milliseconds on high-cardinality and high-dimensional data sets with billions to trillions of rows without pre-defining or caching queries in advance. High concu
GitHub - apache/pinot: Apache Pinot - A realtime distributed OLAP datastore
Apache Pinot is a real-time distributed OLAP datastore, built to deliver scalable real-time analytics with low latency. It can ingest from batch data sources (such as Hadoop HDFS, Amazon S3, Azure ADLS, Google Cloud Storage) as well as stream data sources (such as Apache Kafka). Pinot was built by engineers at LinkedIn and Uber and is designed to scale up and out with no upper bound. Performance a
リアルタイムなデータ分析をする分散OLAP「Pinot」をLinkedInがオープンソースで公開
LinkedInは、同社が開発したリアルタイムデータ分析を実現する分散OLAPデータストア「Pinot」をオープンソースで公開したことを明らかにしました。 Open Sourcing Pinot: Scaling the Wall of Real-Time Analytics | LinkedIn Engineering LinkedInはビジネスに特化したソーシャルメディアサービス。 同社はこのサービスで発生する大量のデータを分析するプラットフォームとして、すでに2年以上Pinotを運用してきており、日々数十億件のデータを投入し、数千億件ものデータを保存。毎日1億クエリを実行し、10ミリ秒程度のレイテンシでリアルタイム分析しているとのこと。 例えば、LinedInのサービスである「Who's Viewed Your Profile」（あなたのプロフィールを誰が見たか」や、A/Bテストフレ
Apache Kylin | Analytical Data Warehouse for Big Data
Apache Kylin™ is an open source, distributed Analytical Data Warehouse for Big Data; it was designed to provide OLAP (Online Analytical Processing) capability in the big data era. By renovating the multi-dimensional cube and precalculation technology on Hadoop and Spark, Kylin is able to achieve near constant query speed regardless of the ever-growing data volume. Reducing query latency from minut
Announcing Kylin: Extreme OLAP Engine for Big Data
We are very excited to announce that eBay has released to the open-source community our distributed analytics engine: Kylin (http://kylin.io). Designed to accelerate analytics on Hadoop and allow the use of SQL-compatible tools, Kylin provides a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) on Hadoop to support extremely large datasets. Kylin is currently used in production by various busine
Materialized view - Wikipedia
In computing, a materialized view is a database object that contains the results of a query. For example, it may be a local copy of data located remotely, or may be a subset of the rows and/or columns of a table or join result, or may be a summary using an aggregate function. The process of setting up a materialized view is sometimes called materialization.[1] This is a form of caching the results
多次元データベース＜データベース＜情報技術の基礎＜Ｗｅｂ教材＜木暮
Ｗｅｂ教材一覧＞ データベース 多次元データベース（ＭＤＤＢ） 学習のポイント データウェアハウスで広く利用されている多次元データベースについて，次の事項を理解する。 多次元データベースの利用分野について理解する 多次元データベースの基本操作であるスライシング，ダイシング，ドリリングについて理解する スノー構造について理解する 多次元データベースの種類として，ＭＯＬＡＰとＲＯＬＡＰの特徴を理解する キーワード データウェアハウス，ＯＬＡＰ，多次元データベース，スライシング，ダイシング，ドリリング，スター構造，スノーフレーク構造，ＭＯＬＡＰ，ＲＯＬＡＰ 多次元データベースの基本操作 多次元データベースの意味 データウェアハウスのように，エンドユーザーが直接にデータベースを検索加工して問題発見をしたり問題解決をする分析を主とする利用形態を，ＲＤＢの提唱者であるE.F.Coddは，ＯＬＡＰ（
Oracleの機能を使って表の結合を高速化する（1/4） － ＠IT
本連載では、Oracleデータベースのパフォーマンス・チューニングの中から、特にSQLのチューニングに注目して、実践レベルの手法を解説する。読者はOracleデータベースのアーキテクチャを理解し、運用管理の実務経験を積んでいることが望ましい。対象とするバージョンは現状で広く使われているOracle9iの機能を基本とするが、Oracle 10gで有効な情報も随時紹介していく。（編集局） 連載目次 前回「表の結合を極めるチューニング・テクニック」では、絞り込み条件がない結合を含むSQL、絞り込み条件のある結合を含むSQLについて実例を基に最適な結合方法を説明しました。 今回は、Oracleの機能である「マテリアライズド・ビュー」「BITMAP JOIN INDEX」「クラスタ」を利用した結合処理に関するチューニング・テクニックについて説明します。 マテリアライズド・ビューを理解する 結合処理な
マテリアライズドビュー - Wikipedia
データベース管理システムは関係モデルに従うため、ビュー は仮想的な テーブル であり、データベースに対するクエリの結果を表す。ビューを参照または更新すると、その処理はビューの対象となった実際のテーブルへの参照または更新へ変換され、実行される。 マテリアライズドビュー (Materialized View; 体現ビューともいう)はこれとは異なるアプローチを取り、クエリの結果を実際のテーブルにキャッシュする。キャッシュされたデータは元のテーブルが変更されるたびに更新される。そのため、最新でない状態を取得する可能性はあるが、効率的なアクセスが可能になる。特にデータウェアハウスでは実際のテーブルに対して頻繁にクエリを実行することは非常にコストが高いため、マテリアライズドビューが有効である。 さらに、マテリアライズドビューは実際のテーブルとして実体化されるため、実際のテーブルに対して適用可能な操作は
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Pentaho Mondrian Documentation
MongoDB - Materialized View/OLAP Style Aggregation and Performance
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When Data is Worthless
[Mondrian] Mondrian OLAP Server + MongoDB
GitHub - bkaempgen/olap4ld: Automatically exported from code.google.com/p/olap4ld
高度なマテリアライズド・ビュー
No Size Fits All – Running the Star Schema Benchmark with SPARQL and RDF Aggregate Views
Institut AIFB - Inproceedings3203
Providing OLAP (On-line Analytical Processing) to User-analysts