엑사솔

Exasol
엑사솔 AG
유형일반의
FWB: EXL
산업엔터프라이즈 소프트웨어 및 데이터베이스 관리, 데이터 웨어하우징 및 OLAP
설립.2000
본사뉘른베르크, 독일
상품들인메모리 데이터베이스 Exasol, ExaAppliance, ExaCloud
웹 사이트www.exasol.com

Exasol은 분석 데이터베이스 관리 소프트웨어 회사입니다.이 제품의 이름은 Exasol로 인메모리 컬럼 지향 관계형 데이터베이스 관리[1] 시스템입니다.

2008년 이후 Exasol은 모든 데이터 볼륨 기반 카테고리에서 100GB, 300GB, 1TB, 3TB, 10TB,[2] 30TB 및 100TB의 분석 시나리오에 대한 TPC-H 벤치마크를 주도하고 있습니다.Exasol은 가격 대비 [3]성능뿐만 아니라 절대 성능에서도 최고의 위치를 차지하고 있습니다.

이 데이터베이스 회사는 Gartner의 "Magic Quadrant for Data Warehouse Data Management Systems"에 틈새 업체로 포함되었습니다.그것은 [4]2016년 이후 포함되지 않았다.2021년 "Gartner Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems"에는 Exasol이 다시 [5]틈새 기업으로 포함됩니다.

상품들

Exasol은 표준 컴퓨터 하드웨어 서버의 클러스터에서 실행되는 병렬화된 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)입니다.SPMD 모델에 따라 각 노드에서 동일한 코드가 동시에 실행됩니다.데이터는 컬럼 지향 방식으로 저장되며 독자적인 메모리 내 압축 방법이 사용됩니다.이 회사에서는 데이터베이스에는 자동 자기 최적화(자동 인덱스, 테이블 통계,[1][6] 데이터 분산 등)가 포함되어 있기 때문에 튜닝 작업이 필요하지 않다고 주장합니다.

Exasol은 ACID 규칙에 따라 데이터가 디스크에 지속적으로 저장되지만 메모리에서 실행되도록 설계되었습니다.Exasol은 ODBC, JDBC 또는 ADO 등의 인터페이스를 통해 SQL Standard 2003을 지원합니다.NET. 네이티브 [6]통합을 위한 소프트웨어 개발 키트(SDK)가 제공됩니다.온라인 분석 처리(OLAP) 애플리케이션의 경우 OLAP용 OLE DB 및 분석용 XML을 통해 SQL의 MDX(Multidimensional Expression) 확장이 지원됩니다.

The license model is based on the allocated RAM for the database software (per GB RAM) and independent to the physical hardware. Customers gain the maximal performance if their compressed active data fits into that licensed RAM, but it can also be much larger.

Exasol has implemented a so-called cluster operating system (EXACluster OS). It is based on Linux and provides a runtime environment and storage layer for the RDBMS, employing a proprietary, cluster-based file system (ExaStorage). Cluster management algorithms are provided like failover mechanisms or automatic cluster installation.[1][6]

In-database analytics is supported. Exasol integrates support to run Lua, Java, Python and GNU R scripts in parallel inside user defined functions (UDFs) within the DBMS' SQL pipeline.

See also

References

  1. ^ a b c Monash, C. : "Exasol technical briefing”, [1] DBMS2, August 16, 2008
  2. ^ TPC Website, [2] As of 2-Mar-2017 Archived 2017-02-25 at the Wayback Machine
  3. ^ Transaction Processing Performance Council : "TPC-H is an ad-hoc, decision support benchmark", [3]TPC Benchmarks Archived 2008-12-18 at the Wayback Machine
  4. ^ Mark A. Beyer, Donald Feinberg, Roxane Edjlali,Merv Adrian : "Magic Quadrant for Data Warehouse Database Management Systems", 31. January 2013, [4] Gartner Research
  5. ^ "Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems". Gartner. Retrieved 2022-01-01.
  6. ^ a b c Howard, P. : "InDetail”, [5] Bloor Research, August, 2008

External links