Vertica版本9.2.1 – 将分析效率提升到新的水平

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Vertica分析平台的最新版本中出现了一些非常酷的东西,使您的分析飞行并节省您的AWS预算。此版本的主题是使用Amazon S3在Eon模式集成中改进

Vertica,并且有一大堆新功能旨在实现这一目标。但是,此版本中还有一些很棒的新功能适用于未在Eon模式下使用Vertica,或者甚至不在云端的人。我不打算深入研究所有内容,因为它是一个非常广泛的列表。但我想强调一些高飞的新功能。

Verton in Eon Mode可用性增强和更快的性能

首先,对于在亚马逊上以Eon模式使用Vertica的人们,我们进行了多项更改以提高性能和可用性,并提供更好的经济效益。例如,Amazon S3提供廉价的大规模存储,但随后会收取访问该数据的费用。为了优化更高效的数据写入,我们增加了对直接写入S3或通过临时数据位置的支持。

Vertica在Eon模式和企业模式之间的一个重大区别是,通常,您可以向Enterprise部署添加更多节点以加快查询性能。在Eon模式下,通常会添加更多节点以扩展一次可以执行的并发查询的数量。在这个版本中,我们在Eon模式下为Vertica添加了缩放比例,因此当您的现有查询需要更快时,您可以添加更多计算节点,它们将会飞行。

通过分区统计分析优化查询执行

但是,性能改进不仅限于Eon模式。一个关键的改进允许通过分区而不是整个表来分析统计数据。我们的许多客户拥有非常大的表,并且跟踪每个数据块的最小值,最大值等统计信息,因此查询只读取相关的块,大大提高了查询性能。问题是,数据永远不会保持静态,因此您必须在数据更改时不断重新计算这些统计信息。当你的表变得非常庞大时,只需重新计算整个表的统计数据就会变得很漫长。通常,由于最常更改的数据是最新数据,因此我们提供了重新计算某些分区(而不是整个表)的统计信息的功能。

使用增强的管理控制台监视子群集活动

我们还为管理控制台添加了一些有用的改进。其中,您现在可以监视和分析子群集活动。这应有助于更好地跟踪已为不同部门或目的指定不同子集群的部署。

使用数据库内机器学习更轻松地查找模式 – 相关矩阵支持

其中一个最酷的新增功能是人们在Vertica中进行数据库内机器学习。无论您喜欢哪种模式,或者您是在内部部署还是在云端部署,它都可用。Correlation Matrix支持在机器学习项目中总结了大量数据,以便更容易地找到有趣的模式。您可以使用矩阵作为其他分析的输入,用于探索性因子分析。您还可以使用矩阵作为诊断来检查其他分析。例如,如果您应用线性回归并且存在大量相关性,则表明估算值可能不可靠。

通过支持 5 代Amazon实例类型优化您的Amazon预算

您应该真正了解的另一个很酷的功能不是特定于Eon模式,而是旨在为我们的亚马逊客户节省资金。每次亚马逊增加对更先进的英特尔芯片组的支持时,新处理器倾向于使用更少的能量更快地完成同样的工作。例如,经过内存优化并经常用于Vertica的r系列实例类型已经运行了 4 代英特尔处理器,这明显优于第3代。这意味着亚马逊向客户收取的费用少于获得相同数量的完成工作,但前提是您的软件可以支持最新一代的芯片。我们很高兴地宣布,这个新版本的Vertica将支持 5版生成Amazon实例类型。现在,起飞,然后以更少的资金在亚马逊云上更快地完成分析工作!

此版本还有更多内容。这是一个快速摘要:

  • 针对AWS的Eon Mode改进的Vertica
    • 使用临时空间写入S3改进
    • 更好地跟踪S3连接
    • 支持S3上的可选临时数据位置
    • 直接写入S3
    • UDX的可用性修复
    • 支持AWS EC2  5 代实例
  • 性能改进
    • 通过分区重建的展平表增强功能
    • 宽varchar(VLTS)的性能改进
    • 通过分区分析统计数据的改进
  • 客户
    • 负载平衡改进以支持alter语句
    • 为Python客户端准备的语句
    • 使用CONNECT语句的SSL连接
  • Analytics(分析)
    • 近似计数差异(ACD)的改进
    • 相关矩阵
  • 管理控制台
    • 新实例类型
    • 子集群活动监控
    • JDBC SSL设置的可配置密钥库和信任
    • 在对Vertica DB进行JDBC调用时支持SSL证书
  • 支持的平台更新(添加Ubuntu 18.04,Kafka 2.1,Mac 10.13,Windows Server 2019,CDH 6.0等)

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