新推出的金融版eXtremeDB 6.0功能改進預(yù)覽
通過SQL和Python訪問基于矢量的函數(shù)來提高編程速度和生產(chǎn)力。分布式查詢處理和運用RLE壓縮來處理資本市場中的大數(shù)據(jù)分析。
華盛頓州聯(lián)邦路，2014年10月27日–McObject®宣布eXtremeDB®金融版本6.0已正式發(fā)布，這也是面向資本市場數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)技術(shù)的重要升級。此次改進包括使用廣泛應(yīng)用的SQL和Python語言來訪問eXtremeDB金融版最強大的功能，用陳述性的SQL語言以及快速原型法的Python語言進行開發(fā)釋放生產(chǎn)力。6.0版本運用其嶄新的功能：分布式查詢處理和專業(yè)的市場數(shù)據(jù)壓縮，解決了金融系統(tǒng)面臨的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，提高了處理實時和歷史數(shù)據(jù)（當天的數(shù)據(jù)增長超過一兆）的效率。McObject合伙創(chuàng)始人兼CEO講到：“在STAC-M3測試以及其他測試中，eXtremeDB金融版已經(jīng)展示了它處理市場數(shù)據(jù)時超低延遲的特性。6.0版本在此特性的技術(shù)上做了改進，一些特性提高性能，另外一些增加收益，還有一些新的特性兩者兼顧。資本市場的很多大公司已經(jīng)運用eXtremeDB 金融版6.0版本改進的技術(shù)。McObject期望隨著此次升級進入全面發(fā)行，能幫助更多的公司解決金融計算遇到的最困難的挑戰(zhàn)。
Graves 展示了eXtremeDB金融版6.0具體的改進，如下所示：
運用SQL, Python實現(xiàn)的基于矢量的統(tǒng)計功能
eXtremeDB一個顯著地特征就是它的基于矢量的統(tǒng)計函數(shù)庫。這個統(tǒng)計函數(shù)庫被傳遞到CPU緩存中從而縮短分析市場數(shù)據(jù)時的延遲。6.0版本引進了從內(nèi)在的SQL運用其基于矢量的函數(shù)的功能運用其基于矢量的函數(shù)的功能，而SQL是企業(yè)計算機技術(shù)中幾乎普遍使用的數(shù)據(jù)庫語言。這也大大增加了開發(fā)者人群，他們現(xiàn)有的技術(shù)能快速采納McObject的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。
用C/C++, Python, Java 和 C# (.NET)語言編寫的應(yīng)用都可以通過命令行界面使用SQL,它自己本身也可以。它在創(chuàng)建與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)交互代碼方面有著高水平的生產(chǎn)力，這樣使得在一些時間作為關(guān)鍵競爭因素的領(lǐng)域的開發(fā)工作更快速。McObject video 展示了從內(nèi)在的SQL運用基于矢量函數(shù)的實際例子。
eXtremeDB金融版6.0也支持Python。Python是用于快速算法（特別是原型法）的一種高級語言，支持資本市場。使用Python，再加上eXtremeDB動態(tài)的數(shù)據(jù)定義語言DDL，開發(fā)者能夠迅速實施他們的想法，通過測試代碼的變化，數(shù)據(jù)庫表和索引進行快速優(yōu)化。
分布式的查詢處理
運用分布式的查詢處理，eXtremeDB金融版本把整個數(shù)據(jù)庫劃分，通過多個服務(wù)器，CPU 或者CPU核進行分布式查詢處理。在一些情況下，利用多臺主機并行執(zhí)行數(shù)據(jù)庫操作，數(shù)據(jù)庫的性能就會大大提高。
市場數(shù)據(jù)壓縮
此次升級增加了強大的壓縮算法功能，用來減小存儲的市場數(shù)據(jù)的體積從而降低存儲成本并加快處理速度。這個行程長度編碼（RLE）壓縮可以運用在柱狀數(shù)據(jù)（即定義為eXtremeDB金融版的‘列'數(shù)據(jù)庫類型，通常用于交易，報價，以及其他市場數(shù)據(jù)）在McObject 的測試中，激活這個功能之后，芝加哥期權(quán)交易市場波動指數(shù)（VIX）的筆數(shù)據(jù)體積降到了其預(yù)壓縮體積的四分之一，數(shù)據(jù)庫的讀取速度也增加了21%。eXtremeDB 金融版6.0也增加了壓縮非柱狀結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的功能。
基于矢量的統(tǒng)計函數(shù)庫的改進
eXtremeDB 金融版6.0用多種方法改進其基于矢量的函數(shù)庫，包括：
• 許多新的功能，包括一整族的哈喜聚合功能，這個功能可以
• 提高無序序列（即不按照時間戳和固定的時間間隔篩選）。
• 從一個輸入字符串創(chuàng)建一個序列，如下面示例：創(chuàng)建一個名為“競標”的序列：“插入報價值('{1.0, 1.1, 1.2, 1.1}')”
• 通過一個新的SQL SELECT語句關(guān)鍵字，把柱狀數(shù)據(jù)（即時間序列數(shù)據(jù)如市場數(shù)據(jù)傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫基于行的格式。
相關(guān)文章
面向云服務(wù)的GaussDB全密態(tài)數(shù)據(jù)庫現(xiàn)狀及問題小結(jié)
全密態(tài)數(shù)據(jù)庫,顧名思義與大家所理解的流數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫一樣,就是專門處理密文數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),這篇文章主要介紹了面向云服務(wù)的GaussDB全密態(tài)數(shù)據(jù)庫,未來GaussDB會將該能力逐步開源到openGauss,與社區(qū)共同推進和完善全密態(tài)數(shù)據(jù)庫解決方案,一起打造數(shù)據(jù)庫安全生態(tài)2024-02-02
大數(shù)據(jù)開發(fā)phoenix連接hbase流程詳解
HBase是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，該技術(shù)來源于?Fay?Chang?所撰寫的Google論文“Bigtable：一個結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式存儲系統(tǒng)”。就像Bigtable利用了Google文件系統(tǒng)（File?System）所提供的分布式數(shù)據(jù)存儲一樣，HBase在Hadoop之上提供了類似于Bigtable的能力2022-11-11
這篇文章主要介紹了SQL查詢的優(yōu)化技巧詳解,查詢優(yōu)化的本質(zhì)是讓數(shù)據(jù)庫優(yōu)化器為SQL語句選擇最佳的執(zhí)行計劃。一般來說，對于在線交易處理(OLTP)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，減少數(shù)據(jù)庫磁盤I/O是SQL語句性能優(yōu)化的首要方法,需要的朋友可以參考下2023-07-07
Clickhouse數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)分區(qū)partition的基本操作代碼
clickhouse的分區(qū)是指將數(shù)據(jù)按照分區(qū)鍵進行劃分,每個分區(qū)可以包含多個數(shù)據(jù)塊,這篇文章主要介紹了Clickhouse數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)分區(qū)partition的基本操作代碼,需要的朋友可以參考下2023-11-11![[數(shù)據(jù)庫] 通用分頁存儲過程](http://img.jbzj.com/images/xgimg/bcimg4.png)
[數(shù)據(jù)庫] 通用分頁存儲過程...2007-02-02
mysql "group by"與"order by"的研究－－分類中最新的內(nèi)容
這兩天讓一個數(shù)據(jù)查詢難了。主要是對group by 理解的不夠深入。才出現(xiàn)這樣的情況2010-06-06
表通常具有包含唯一標識表中每一行的值的一列或一組列。這樣的一列或多列稱為表的主鍵 (PK)，用于強制表的實體完整性。在創(chuàng)建或修改表時，您可以通過定義 PRIMARY KEY 約束來創(chuàng)建主鍵。2009-07-07
Navicat中文版是強大的可視化數(shù)據(jù)庫管理工具,用于開發(fā)和管理MySQL|SQL?Server|SQLite|Oracle等數(shù)據(jù)庫,Navicat以直覺化的圖形用戶界面符合數(shù)據(jù)庫管理員、開發(fā)人員及中小企業(yè)的需要，本文給大家分享2023年最新Navicat永久激活安裝使用教程，感興趣的朋友一起看看吧2023-05-05
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于SQL語句中公共字段的自動填充方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2020-10-10
這篇文章主要介紹了Navicat for SQLite安裝教程 附安裝包,本文通過圖文并茂的形式給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下2021-07-07