Definizione e differenza tra In-memory database e Data Warehouse

Definizione e differenza tra In-memory database e Data Warehouse

In-memory database

In informatica, con il termine in-memory database (IMDB), o main memory database system (“sistema di basi di dati in memoria centrale”, MMDB), o memory-resident database (“base di dati residente in memoria”), si intende un DBMS che gestisce i dati nella memoria centrale. Esso è in contrasto con i DBMS che mantengono i dati su memorie di massa (dischi rigidi o hard disk). I database in memoria centrale sono molto più veloci di quelli su memorie di massa, ma possono gestire moli di dati molto inferiori, a patto che ci sia comunque un modo per recuperarli in caso di guasti. I metodi più usati riguardano file di log e checkpoint che mantengono informazioni su disco fisso ogni quantità di tempo predeterminata, o dopo una certa mole di dati memorizzata/modificata.

Definizione e differenza tra In-memory database e Data Warehouse

L’innovativa tecnologia associativa “In-Memory” è alla base della piattaforma di business intelligence di nuova generazione realizzata da QlikView. Elimina virtualmente i problemi e la complessità che caratterizzano i tradizionali strumenti di business intelligence disk-based, in particolare l’incapacità di offrire analisi veloci e puntuali, la lentezza dell’accesso a dati e sorgenti di dati limitate e la necessità di chiedere l’assistenza del supporto IT per creare e modificare analisi. In questo modo gli utenti hanno a disposizione potenti funzionalità per il consolidamento di diverse sorgenti di dati, l’esecuzione di ricerche associative, la visualizzazione e l’analisi di risposte date a domande critiche.

Differenza tra In-memory database e Data Warehouse

A differenza dell’approccio tradizionale, bastato sul continuo ricorso al Data Warehouse e sulla tecnologia OLAP (ipercubi), l’approccio in-memory di QlikView consente agli utilizzatori di affrancarsi dai modelli di dati rigidi e precostituiti e offre loro uno strumento realmente “self-service” che in alcuni casi, (situazioni non troppo complesse), permette di svincolarsi dalle complesse procedure del Data Wharehouse e semplifica fortemente la creazione di una vista personalizzata dei dati.
Inoltre, grazie a questa soluzione l’IT viene sollecitato in maniera meno frequente, non è più costretto ad occuparsi di una serie infinita di richieste di modifica sui report e può focalizzarsi sul rendimento degli strumenti usati e sulla gestione delle implementazioni.

Vantaggi In-memory database

I vantaggi derivanti dall’implementazione della tecnologia in-memory sono sicuramente i seguenti:

  1. Dati completi: attraverso un’esecuzione delle operazioni che avviene integralmente “in–memory”, è possibile aggregare i dati provenienti da diverse sorgenti, indipendentemente dalle performance di queste ultime, garantendo al contempo prestazioni elevate. Questo nuovo approccio è il metodo più rapido per analizzare nel dettaglio le correlazioni tra le diverse aree del business – un obiettivo centrato da QlikView associando in memoria i dati di diverse sorgenti, inclusi sistemi transazionali come Oracle, SAP®, salesforce.com; data warehouse tradizionali disk-based come Business Objects, Cognos, Hyperion; database come SQL Server, Oracle e MySQL che supportano le applicazioni personalizzate dell’azienda, dati locali in Excel e “flat file”. Tutti i dati vengono salvati in memoria e dal momento che grazie a questo approccio innovativo non vi sono le limitazioni tipiche dei cubi disk-based, sono integralmente accessibili in pochi istanti di tempo.
  2. Ricerca associativa: gli utenti possono vedere in brevissimo tempo le connessioni e le correlazioni tra i dati residenti in diverse applicazioni, sistemi, organizzazioni e regioni, il tutto in piena autonomia. Es., nel caso delle concessionarie d’auto di una stessa catena, si possono caricare in QlikView i dati sull’assistenza e sulla cronologia delle vetture in leasing indipendentemente dalla loro posizione e visualizzare immediatamente le correlazioni esistenti tra i documenti di assistenza, le scadenze dei leasing e il valore delle auto, in modo da prevedere quali clienti restituiranno probabilmente le vetture e quali invece offrono le maggiori prospettive di guadagno.
  3. Analisi visuale: la tecnologia in-memory offre agli utenti la possibilità di visualizzare le informazioni all’interno di grafici e tabelle, ma anche di interagire in tempo reale con queste analisi visuali.
  4. Semplicità: attraverso l’analisi associativa è possibile esplorare correlazioni tra dati che vanno ben oltre l’ovvio e il lineare. In pochi minuti è possibile vedere non solo grafici e tabelle numeriche, ma è anche possibile toccare con mano i vantaggi dell’analisi associativa, che consente di porre domande, testare qualsiasi ipotesi, esplorare angoli nascosti e condividere i risultati.
  5. Scalabilità: QlikView può essere implementato per decine, centinaia o migliaia di utenti ed è scalabile da piccoli set di dati ad ambienti con capacità di terabyte contenenti miliardi di record. Poiché la memoria del computer è migliaia di volte più veloce degli hard disk, la business intelligence in-memory alla base della tecnologia di QlikView supporta l’acquisizione dei dati da più sorgenti, l’esecuzione di analisi complesse e l’accesso rapido e affidabile ai dati da parte di tutti gli utenti collegati simultaneamente a livello globale, senza causare problemi di sovraccarico.

Che cos'è, come funziona e vantaggi dell'in-memory database

Pubblicato da Vito Lavecchia

Lavecchia Vito Ingegnere Informatico (Politecnico di Bari) Email: [email protected] Sito Web: https://vitolavecchia.altervista.org

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