Vectorwise与OLAP

Question

与OLAP多维数据集相比，使用基于Vectorwise的系统进行有效的数据分析是否更可取。我认为矢量方式单指令，多数据（SIMD）可能是好的，但没有很多好的材料和资源来设计系统。

如何在PostgreSQL中创建数据仓库，然后使用矢量技术来增强获取，钻取和切片，切割操作。

我尝试研究redshift，zoho，他们正在利用/依靠http://www.actian.com/来提供服务。合并成本效益矢量技术的好方法是什么。

Answer 1

研究不同的解决方案和数据库管理技术，我发现多维数组非常适合计算大量数据。 Vectorwise，HP vertica都是良好的商业可行解决方案，具有MPP（大规模并行处理）和SIMD的能力，使其具有很大的用途。

我找到了一些基于DBMS的开源和多维数组，可以在这里找到它的比较。 http://www.slideshare.net/jdegoes/rise-of-the-scientific-database

Answer 2

OLAP可以通过各种方式完成。你可能已经意识到，有两种缩放方式 - 水平和垂直。 VectorWise可能是最好的垂直可扩展RDBMS，因此在这样的环境中是OLAP的完美候选者。它与Hadoop或类似的协作也很好（并且经常使用），也许是为SQL查询存储大量数据的最佳方式。

最后，标题具有误导性和尴尬...... VectorWise是为OLAP制作的 !!所以，＆＃34; vs＆＃34;在标题中。