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甲骨文發布多項數據庫創新,打造支持所有數據的融合數據庫
來源:計算機世界
2020-02-17
未來是數據驅動的時代,企業能否有效地使用數據將直接決定公司的競爭力水平。而要充分發掘企業數據的價值,就需要具備新一代的數據驅動型應用。

 


  近日在英國倫敦舉辦的甲骨文全球大會上,甲骨文公司宣布了多項數據庫創新。這些創新延續了甲骨文"用一個融合數據庫引擎,滿足企業所有需求"的長期戰略,通過這些新的數據庫特性,幫助客戶應用最新的前沿技術,例如:使用區塊鏈技術防范欺詐,充分利用JSON文檔的靈活性,以及在數據庫內部訓練和評估機器學習算法等。

  未來是數據驅動的時代,企業能否有效地使用數據將直接決定公司的競爭力水平。而要充分發掘企業數據的價值,就需要具備新一代的數據驅動型應用。

  甲骨文的融合數據庫引擎支持為廣泛的業務需求提供最合適的數據模型、流程類型和開發范例,幫助客戶輕松創建現代的數據驅動型應用,讓客戶輕松地對同一數據運行多種負載。相比之下,其他云提供商則需要使用數十種不同的專用數據庫來處理不同的數據類型。

  此外,部署多個單用途數據庫還會帶來其他問題。比如說,采用多個不同的數據庫引擎會增加復雜度、風險和成本,因為每一種數據庫都會引入自己的安全模型,有單獨一套實施高可用性的規程,以及獨有的擴展功能,而這些運維都需要單獨的技能。

  如今,智能手機已經不只是聯絡工具--它還是照相機、日歷和娛樂平臺,Oracle融合數據庫引擎也有著同樣的設計理念。采用Oracle數據庫,企業不再需要購買多個專用數據庫,通過一個融合數據庫引擎即可處理所有事務。

  甲骨文此次發布的幾個新特性進一步擴展了Oracle數據庫的融合功能,這些特性有:

  "    Oracle Machine Learning for Python (OML4Py):在Oracle數據庫的Oracle機器學習(OML)中,嵌入在數據庫內可直接應用于庫內數據的高級ML算法,加速生成預測性洞察。由于ML算法已經與庫內數據就近放置,因此無需將數據移出數據庫。此外,數據科學家還可以使用Python來擴展數據庫中的ML算法。

  "    OML4Py AutoML:借助OML4Py AutoML,非專家級用戶也可以充分利用機器學習的優勢。AutoML將推薦最合適的算法,自動選擇特性并調優超參數,從而大幅提升模型準確性。

  "    原生持久化內存存儲:現在,數據庫數據和重做可以存儲在本地的持久性存儲(PMEM)中。用戶可以直接對存儲在映射PMEM文件系統中的數據運行SQL,從而消除IO代碼路徑,減少對大型緩沖區高速緩存的需求。這樣,對于那些需要較低延遲的負載,例如高頻交易和移動通信等,企業可以加快跨負載的數據訪問速度。

  "    自動In-Memory管理:Oracle Database In-Memory同時優化了分析和混合負載聯機事務處理,讓 Oracle數據庫不僅提供優化的事務處理性能,還支持實時分析與報表。自動內存中管理特性可以自動評估數據使用模式,無需任何人工干預即可確定哪些表放在內存列存儲(In-Memory Column Store)中獲益最大,從而顯著簡化In-Memory的使用。

  "    原生區塊鏈表:甲骨文的用戶可以輕松借助這一新特性,利用區塊鏈技術來識別和防范欺詐。Oracle原生區塊鏈表類似于標準表。它們允許SQL插入,而且所插入的行將以加密方式鏈接。用戶可以選擇對行數據進行簽名,來杜絕身份欺詐。Oracle區塊鏈表可以輕松集成到應用中。它們可以參與其他表的事務和查詢。此外,與去中心化的區塊鏈相比,它們支持更高的插入速率,因為提交過程不需要達成共識。

  "    JSON二進制數據類型:以二進制格式存儲在Oracle數據庫中的JSON文檔可將更新速度提高4倍,掃描速度提高10倍。

  甲骨文公司持續引領行業發展,為全球客戶提供最全面的數據管理解決方案。甲骨文推出的Oracle自治數據庫,是業界首款也是唯一一款"自動駕駛"數據庫。《The Forrester WaveTM:Translytical數據平臺,2019年第4季度》報告指出:"與其他廠商不同,甲骨文采用雙格式數據庫(同一張表同時具備行格式和列格式)來實現最佳Translytical性能。"報告還指出,"甲骨文的Translytical平臺支持多種負載,包括OLTP、IoT、微服務、多模式、數據科學、人工智能/機器學習、空間、圖形和分析,深受客戶們喜愛。"

 

責任編輯:劉沙

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