Startseite Datenbanken Db2 Big SQL IBM Db2 Big SQL
Eine hybride SQL-on-Hadoop-Engine, die erweiterte, sicherheitsrelevante Datenabfragen über unternehmensweite Big-Data-Quellen wie Hadoop, Objektspeicher und Data Warehouses ermöglicht.
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Was ist IBM Db2 Big SQL?

IBM Db2 Big SQL ist eine auf Unternehmen abgestimmte hybride, ANSI-konforme SQL-on-Hadoop-Engine, die eine exklusive Parallelverarbeitung (MPP) und erweiterte Datenabfrage ermöglicht. Db2 Big SQL ermöglicht eine einzige Datenbankverbindung oder -abfrage für verschiedene Quellen wie Hadoop HDFS und WebHDFS, RDMS, NoSQL-Datenbanken und Objektspeicher. Profitieren Sie von niedriger Latenz, hoher Leistung, Datensicherheit, SQL-Kompatibilität und Verbundfunktionen für Ad-hoc- und komplexe Abfragen.

Db2 Big SQL ist jetzt in 2 Varianten verfügbar. Es lässt sich in die Cloudera Data Platform integrieren oder als cloudnativer Service auf der IBM Cloud Pak for Data -Plattform nutzen.

Erfahren Sie mehr über die 1,5-fach kürzere Ladezeit und weitere Verbesserungen in Db2 11.5.8 cloud-first

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Skalieren Sie KI-Workloads standortunabhängig für alle Ihre Daten.

IBM Db2 Big SQL ist jetzt auf IBM Cloud Pak for Data verfügbar

Vorteile Schnelle plattformübergreifende Abfragen

Sie können auf Daten zugreifen, Daten analysieren und Abfragen von Batch- und Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen wie Hadoop, Objektspeichern und Data Warehouses ausführen.

Flexible Skalierung

Entsprechend Ihren Anforderungen können Sie Workloads in und zwischen der öffentlichen und privaten Cloud und in lokalen Umgebungen verlagern, um die gewünschte Flexibilität der Hybrid-Cloud zu erzielen.

Analysen in Echtzeit

Nutzen Sie Hadoop-SQL-Abfragen gleichzeitig über Hive, Hbase und Spark mit einer einzigen Datenbankverbindung – und sogar einer einzigen Abfrage – für Analysen in Echtzeit.

Vernetzen von Daten

Stellen Sie Data-Scientists und Analysten Daten zur Verfügung mit Verbindungen zu IBM Watson Studio und vorhandenen Jupyter Notebooks zwecks Verbund mit RDBMS und Oracle, Db2 und IBM Netezza.

Verbesserung der Performance

Mehrere Benutzer können gleichzeitig Abfragen durchführen. Es können alle 99 TPC-DS-Abfragen bis zu 100 TB ausgeführt werden, und für eine effiziente Auslastung werden mehrere Worker pro Knoten unterstützt.

Anwendungsfälle Bessere datengesteuerte Entscheidungen

Verknüpfen Sie neue Arten von semi- und unstrukturierten Daten (einschließlich Social Media, Stimmungsdaten, Audio-/Videostreams und Logdaten) mit Ihren traditionellen strukturierten Daten mithilfe erweiterter Abfragefunktionen.

Data-Warehouse-Modernisierung

Setzen Sie Bandbreite und Speicherplatz frei. Cloudera Enterprise Data Hub und Db2 Big SQL bieten eine hervorragende Plattform für die Auslagerung historischer oder kalter Daten aus Oracle Data Marts und Data Warehouses zu Hadoop.

Datenabfragen in Echtzeit

Stellen Sie Ihren Datennutzern die richtigen Tools zur Verfügung, wie das in Apache Spark integrierte Db2 Big SQL, damit sie Ad-hoc- und Echtzeitabfragen durchführen können, um den Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.

Operative Verbesserungen

Durch Virtualisierung und Verbund kann der Datenzugriff zwischen dem logischen Data Warehouse des Unternehmens, der Cloud und Hadoop vereinheitlicht werden, um genauere datengesteuerte Entscheidungen zu ermöglichen.

Produktbilder

Komplexe Abfragen Die leistungsfähige Db2 Big SQL Engine führt komplexe Abfragen für relationale Daten und Hadoop-Daten aus und macht die Abfrage unternehmensweiter Daten einfach und sicher.

Überwachungsmöglichkeiten Überwachen Sie Servicemetriken mit intuitiven Dashboards, um die Ursachen von Verlangsamungen zu ermitteln sowie Ressourcen und Performance zu maximieren.

Einfachere Bereitstellung   Db2 Big SQL vereinfacht die Bereitstellung und erleichtert dadurch die Erstellung von Service-Instanzen und die Zuweisung von Ressourcen.

Dynamische Skalierung   Skalieren Sie die Instanz nach Bedarf, indem Sie mehr oder weniger Ressourcen zuweisen.

Machen Sie den nächsten Schritt

Erste Schritte mit IBM Db2 Big SQL.

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Weitere Erkundungsmöglichkeiten Dokumentation Support Häufig gestellte Fragen Community