读gartner2012年2月发布数据仓库dbms魔力象限笔记

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1、读Gartner2012年2月发布的数据仓库DBMS魔力象限笔记2012-3-922:14

2、发布者:仙豆

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5、来自:labs摘要:Gartner的数据仓库DBMS魔力象限最新一期终于发布了，一共47页英文，读得半懂不懂，头晕脑胀，赶紧将要点记录下来，免得忘记了。Gartner的数据仓库DBMS魔力象限最新一期终于发布了，一共47页英文，读得半懂不懂，头晕脑胀，赶紧将要点记录下来，免得忘记了。魔力象限首先谈了Gartner评估的结论，然后对每一款产品的优势和挑战进行了分析，最后分析了市场热点，介绍了评估方法论，总体感觉是比较

6、严谨和专业。一、总体评价结果最新的一份评估结果如下图所示：排在前面的永远是Teradata、Oracle和IBM，虽然他们的技术实力和产品的质量的确可以，但是我认为这里面应该也有赞助的因素。Greenplum排了上来，超过了Sybase，应该算还是合理，但是微软勉强挤到第一象限就有过了，个人认为微软这个不咋地。Vertica勉强在线上，被HP收购后可以看到Gartner的评价明显正面了许多，个人认为也是使过钱的。剩下的小厂商几乎都在第四象限。第三象限和第二象限基本空着，这说明Gartner尽量分开的两个维度其实是线性相关的，该调整调整了，这个

7、图明显没有去年的好看。二、产品分析1010data优势：1、提供SaaS的模式，也就是Dbasaservice2、自己的non-SQL语言扩展可以执行非关系数据的高速连接挑战：1、需要丰富非结构化数据的解决方案、Actian提供Ingres和Vectorwise，后者为2010年7月发布，专门为分析型数据仓库设计优势：1、可以用利用存储级内存来提高性能（高达1T）2、自己的non-SQL语言扩展可以执行非关系数据的高速连接挑战：1、采用开源软件为基础有风险2、自身专家团队不足EMC/Greenplum全球400多客户优势：1、第一个可以执行M

8、apReduce的数据库2、支持逻辑数据仓库（LDW）,DataComputingAppliance解决方案在一个硬件集群中混合Database和Hadoop，以及DataIntegrationAccelerator(DIA)，以此解决大数据的3V1C问题。具体的方法是通过外部文件机制和UDF3、有从10T到500T的案例挑战：1、成长的痛苦，BUG，救火Exasol第一个内存计算、列存储的数据库优势：1、内存计算的高速度挑战：1、适用面，内存计算通常用在流计算应用上2、面对新的产品的竞争，无论是列，还是内存（比如SAP的HANA）3、小厂商

9、，缺乏通用工具的支持，比如QuestIBM优势：1、通过BigInsights对LDW的支持。SmartConsolidation，工具的融合。挑战：1、IBM很牛，所以Gartner几乎没有谈啥负面的Infobright列、压缩的混合，提供开源社区版本和商业版本优势：1、OEM到其他开源的BI套件中，比如PentahoJaspersoftTalend。2、基于MySQL的列存储产品，KnowledgeGridin-memorymetadata（这个没有看懂）3、添加到HadoopMapReduce的连接器来处理BigData的问题。这在处理

10、机器生成的数据方面特别重要，很多这样的数据都存储在Hadoop和其他文件系统中的，需要抽取到DBMS中进行处理挑战：1、稳定性的问题，整体负载管理2、小厂商的问题，缺乏管理软件Kognitio优势：1、dbSaaS商业模式中的先锋。2、持续在内存计算方面的投资，客户报告查询和装载的速度很棒。2011年发布了Pablo内存OLAP产品，将热数据放在内存中，冷数据放在磁盘上，由DBMS自动管理（所谓的内存计算，也没有看懂：到底是分级存储的方式，还是CACHE的方式？前者如何保障数据安全，后者不是很多数据库都用的方式吗？）挑战：1、提供Manage

11、dservices的厂商越来越多，比如HPIBM等，形成了挑战Microsoft2010年10月发布了PDW优势：1、发布SQLServer两个Apache/Hadoop连接器，来处理BigData。2、提供了到SAP/BWTeradata和Oracle的连接器挑战：1、Easytouse,Hardtomakeperfect。扩展性和调优问题，人工重建索引ORACLE提供ORACLE数据库和3种Exadata产品，超过300000客户优势：1、到2011年7月已经有1000多个Exadata客户。2、支持LDW3、在稳定性和可靠性上表现好