Traitement hybride transactionnel/analytique : combler le fossé entre les opérations et l'analytique
Dans le paysage commercial actuel axé sur les données, les entreprises sont confrontées au défi de gérer à la fois les transactions quotidiennes et les analyses complexes au sein de leurs systèmes de base de données. Traditionnellement, ces charges de travail étaient traitées séparément : les systèmes de traitement des transactions en ligne (OLTP) géraient les données opérationnelles, tandis que les systèmes de traitement analytique en ligne (OLAP) géraient les rapports et les analyses. Le traitement transactionnel/analytique hybride (HTAP) a gagné en popularité en tant qu'approche révolutionnaire qui combine ces capacités dans un système unifié, permettant des analyses en temps réel sur les données opérationnelles sans la complexité et les délais de l'entreposage de données traditionnel. Cet article de blog explore les principes fondamentaux de l'architecture HTAP, examine comment les bases de données traditionnelles ont évolué pour prendre en charge les capacités HTAP et discute du rôle des outils de gestion de base de données dans la mise en œuvre des solutions HTAP.
En août 2024, Navicat publie la version 17.1, qui intégre une fonctionnalité d'explication de requête améliorée et l’élargissement de la connectivité des bases de données. Navicat 17.2 est désormais en version bêta et devrait être disponible prochainement. Voici quelques-unes des nouvelles fonctionnalités dont nous parlerons dans le blog d'aujourd'hui :
Le domaine du stockage des données a considérablement évolué au cours de la dernière décennie, ce qui a conduit les organisations à rechercher des moyens plus efficaces de gérer leurs actifs de données. L'architecture de Data Lakehouse est apparue comme une solution innovante qui comble le fossé entre les entrepôts de données traditionnels et les lacs de données, en combinant les meilleurs aspects des deux approches. Cet article explore le fonctionnement de l'architecture de Lakehouse et examine le rôle crucial que jouent les bases de données traditionnelles dans la prise en charge de ces plates-formes de données modernes.
Dans le monde actuel axé sur les microservices, les organisations sont confrontées à des défis croissants en matière de gestion des données sur des systèmes distribués. L'architecture de maillage de bases de données est apparue comme une solution puissante à ces défis, offrant une approche décentralisée de la gestion des données qui s'aligne sur les architectures d'application modernes. Cet article explique comment fonctionne l'architecture de maillage de bases de données et comment la mettre en œuvre à l'aide de bases de données courantes telles que PostgreSQL et MongoDB.
Le paysage du stockage et de la gestion des données est actuellement en pleine mutation. Alors que les organisations traitent des types de données de plus en plus variés, les bases de données relationnelles traditionnelles ne suffisent plus pour de nombreuses applications modernes. Les bases de données multimodales sont une solution puissante qui modifie notre façon de concevoir le stockage et la manipulation des données. Cet article explore la manière dont les bases de données multimodales révolutionnent la gestion des données en permettant aux organisations de stocker et de traiter plusieurs types de données, des tables traditionnelles aux documents, en passant par les graphiques et les vecteurs, le tout au sein d'un système unique et unifié.
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- Bases de données Edge : optimiser les environnements informatiques distribués
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- Prise en main de Navicat On-Prem Server - Partie 3
- Personnalisation des requêtes à l'aide de la syntaxe propre à Navicat
- Prise en main de Navicat On-Prem Server - Partie 2
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