Betaversion von IBM Db2® Big SQL V6.0 jetzt verfügbar

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Was ist IBM Db2 Big SQL?

IBM Db2 Big SQL ist eine hybride, ANSI-kompatible SQL on Hadoop Engine für Unternehmen, die exklusive Parallelverarbeitung (MPP) und erweiterte Datenabfragen ermöglicht. Big SQL bietet zentrale Datenbankverbindungen oder Abfragen für unterschiedliche Quellen wie HDFS, RDMS, NoSQL-Datenbanken, Objektspeicher und WebHDFS. Profitieren Sie von niedriger Latenzzeit, hoher Leistung, Sicherheit, SQL-Kompatibilität und Einbindungsfunktionen, um Ad-hoc- und komplexe Abfragen durchzuführen.

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Ankündigung: Db2 Big SQL ist jetzt Teil von IBM Hybrid Data Management Platform

 

Produktvorteile

Zugriff, Abfrage und Analyse von Daten im Data-Warehouse und in Hadoop

Zugriff, Abfrage und Analyse von Daten im Data-Warehouse und in Hadoop

Versteht häufig verwendete ANSI-SQL-Syntax zur Unterstützung von Batch-/Echtzeitdaten.

Hoch flexible Skalierbarkeit in der Hybrid Cloud

Hoch flexible Skalierbarkeit in der Hybrid Cloud

Schichten Sie Workloads innerhalb von Public-Cloud- und Private-Cloud- und On-Premises-Umgebungenauf der Basis Ihrer Anwendungsanforderungen um.

Echtzeitanalyse mit Apache Spark-Integration

Echtzeitanalysen mit Apache Spark-Integration

Nutzen Sie Hive, Hbase und Spark gleichzeitig mithilfe einer einzigen Datenbankverbindung und sogar einer einzigen Abfrage.

Bringen Sie Ihre Data-Scientists mit Ihren Daten zusammen

Bringen Sie Ihre Data-Scientists mit Ihren Daten zusammen

Verwenden Sie IBM DSX und vorhandene Jupyter-Notebooks, um Verbindungen zu RDRMS, Oracle, IBM Db2 und Netezza herzustellen.

Dort auf Daten zugreifen, wo sie sich befinden

Dort auf Daten zugreifen, wo sie sich befinden

Wenn nicht alle Daten in Ihr Hadoop-System verschoben werden können, können Sie mit den einzigartigen BigSQL-Funktionen die Datenressourcen im gesamten Unternehmen einbinden.

Abfrageleistung verbessern

Abfrageleistung verbessern

Ausführung aller 99 TPCDS-Abfragen bis zu 100 TB mit zahlreichen gleichzeitig angemeldeten Benutzern. Unterstützung mehrerer Mitarbeiter pro Knoten für eine effiziente CPU- und Speicherauslastung.

Produktimages

Next Steps