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SingleStoreDB/엔지니어링31

SingleStore : HTAP - Local Storage Database Demo 이 영상은 SingleStore의 HTAP (Transaction + Analytic) 처리 능력을 보여 드립니다. 단일 테이블에 대량의 데이터를 적재하면서도, 최근 10분간 적재된 1억 2천만 개 이상의 데이터를 집계하는데 200~300ms 밖에 소요되지 않습니다. 또한 analytic query를 무한 반복해 인의적인 과부하를 유발한 상태에서 down-time 없이 Scale-in/out 실행해 SingleStore의 scalability를 시연합니다. 이 기능을 응용해 기존 다양한 데이터를 실시간 적재하며 real-time dashboard 를 구축하실 수 있습니다. 생산설비의 센서 데이터에서 application 의 사용자 정의 event까지, 발생하는 만큼 SingleStore에 적재하고 실시간.. 2022. 10. 18.
SingleStore : HTAP - Unlimited Storage Database Demo 이 영상은 SingleStore의 HTAP (Transaction + Analytic) 처리 능력을 보여 드립니다. 단일 테이블에 대량의 데이터를 적재하면서도, 최근 10분간 적재된 1억 2천만 개 이상의 데이터를 집계하는데 200~300ms 밖에 소요되지 않습니다. 또한 analytic query를 무한 반복해 인의적인 과부하를 유발한 상태에서 down-time 없이 Scale-in/out 실행해 SingleStore의 scalability를 시연합니다. 이 기능을 응용해 기존 다양한 데이터를 실시간 적재하며 real-time dashboard 를 구축하실 수 있습니다. 생산설비의 센서 데이터에서 application 의 사용자 정의 event까지, 발생하는 만큼 SingleStore에 적재하고 실시간.. 2022. 10. 18.
SingleStore DB 7.1 SingleStore DB 7.1을 즉시 다운로드할 수 있으며, 전 세계 퍼블릭 클라우드의 SingleStore Managed Service 에서도 SingleStore DB 7.1을 사용할 수 있습니다. SingleStore DB 7.1을 통해 SingleStore는 실시간 분석 및 강화된 트랜잭션 처리하기 위한 앞서가는 NewSQL 플랫폼으로 더욱 확고해졌습니다[참고1]. 하나의 시스템에서 탁월한 트랜잭션 및 분석 성능을 제공합니다. 또한 이 릴리스는 트랜잭션 처리, 운영 분석 등을 제공하는 미션 크리티컬 응용프로그램을 위한 향상된 복원력(resilience) 기능을 제공합니다. ​https://youtu.be/vuZmbSdusXs 무한한 확장성, 고가용성(HA), 재해 복구(DR), full SQL.. 2021. 10. 18.
Making Painless Schema Changes 다운타임 없이 테이블의 스키마를 변경할 수 있는 능력은 모든 데이터베이스 크리티컬한 특징입니다. 그럼에도 불구하고 기존의 관계형 데이터베이스는 스키마 변경의 지원이 부족했습니다. 초기의 분산형 NoSQL은 스키마가 없어 좀 더 자유롭게 데이터를 관리할 있게 되었지만, 관계적 기능이 없었습니다. ​ 따라서 보편적인 생각은 관계형 모델을 유지한 채, 쉬운 스키마 변경이 가능하도록 하는 것이었습니다. SingleStore는 ALTER TABLE 작업이 워크로드 실행에 미치는 영향을 최소화하도록 노력했습니다. 이 기능을 일반적으로 “online” ALTER TABLE이라고 불립니다. 대부분의 관계형 데이터베이스는 “online” ALTER TABLE의 개념을 지원하지만, 그 의미에 대해 다른 정의를 내리고 있습.. 2021. 10. 18.
Full-Text Search in SingleStore 오늘 SingleStore에 요청이 많았던 Full-Text Search 기능이 내장되어 있음을 공유합니다. 고객의 피드백 덕분에 real-time application을 구축하는 모든 회사가 이를 이용할 수 있게 되어 기쁘게 생각합니다. Full-Text Search란 무엇인가요? SingleStore가 Fast Searching과 Large String을 지원하는 상태에서 추가적인 기능이 왜 필요한지 궁금할 수 있습니다. 따라서 Full-Text Search(FTS)에 대한 설명부터 시작하겠습니다. Full-Text Search는 두 가지 방법으로 문자열 값을 쿼리 하는 것과 다릅니다. 첫 번째는 성능 차이입니다. 때로는 텍스트를 검색할 때 정확히 무엇을 찾는지 알 수 있습니다. 예를 들어, 만약 여.. 2021. 2. 1.
실시간 시스템 구현을 위한 SingleStore SingleStore를 통한 실시간 시스템 활용 사례 실시간 애플리케이션과 분석이 마이크로 초 단위로 응대를 해야 한다는 것은 모두가 알고 있습니다. 하지만 실시간 시스템은 최근까지 주목 받기 어려웠습니다. “SingleStore”의 도래로 더 많은 조직과 애플리케이션에 개방된 완전히 새로운 실시간 분석 사례들이 나오고 있습니다. 이 블로그는 몇몇 새로운 활용 방안과 사례를 조사해서 여러분들에게 향후 적용 가능한 아이디어를 제공하고자 합니다. 이 성공적인 활용 사례 리스트들은 실시간 대시보드와 분석에 상당한 이점을 제공한다는 점에서 다양한 영감을 줄 수 있을 것입니다. ​ 과거 실시간 시스템 적용 분야의 한계 실시간 컴퓨팅은 운영체제에서 시작되었고, 그 후 실시간을 위한 특별한 소프트웨어 비용으로 인해 .. 2020. 12. 10.
Business wire - SingleStore & AWS 의 협업확장소식 샌프란시스코 2020년 7월 15일자 운영분석과 클라우드 네이티브 RDBMS인 SingleStore는 AWS와의 협업을 확대했으며, 워크로드 마이그레이션 프로그램(WMP)에 AWS ISV(independent software vendor)로 조인했다. 이 프로그램에 조인함으로써 APN(AWS Partners Network)의 기술과 컨설팅 파트너로서 마이그레이션 프로세스에 참여하게 되며, SingleStore는 고객들로 하여금 운영분석을 위한 클라우드로의 이전을 가속화하게 될 것이다. 금융서비스, 제조 그리고 통신공간에서의 비즈니스는 계속적으로 검증되고 혁신적인 파트너들을 찾고 있는데 그 것은 바로 클라우드의 확장성과 편의성으로 시간을 줄여 인사이트를 찾는 그것이다. -바로 더 빠른 의사결정- 모든 조직.. 2020. 8. 5.
[SingleStore 성능 테스트] MySQL 대비 데이터 로딩 34배, 분석 쿼리 수행 약 370배 이상 성능 극대화 서론 IoT 및 CRM 영역에서 다양한 비즈니스 분석 솔루션을 제공하는 국내 모 기업에서는 MySQL과 Oracle를 사용하여 고객에게 분석 리포트를 제공해 왔습니다. 그러나 많은 고객들이 클라우드와 온프라미스 모든 환경에서 대량의 데이터를 수용하고 이를 실시간으로 분석을 하여 비즈니스에 통찰력을 제공하는데 어려움이 있었습니다. 이로 인해 클라우드 환경에서 대량의 데이터를 실시간으로 로딩하고, 분석 성능을 크게 향상 시켜야 하는 도전 과제로 주어졌습니다. 기존 MySQL 및 Oracle의 대안으로 클라우드 네이티브 DBMS인 SingleStore를 대안 솔루션으로 테스트를 진행하였습니다. 동일한 테스트 환경과 시나리오를 적용하여 어떻게 테스트를 진행했는지 설명을 드리고자 합니다. 또한, SingleSto.. 2020. 6. 18.
성능 개선을 위해 PostgreSQL을 SingleStore로 대체 DEV Community에 처음 등장한 이 블로그 게시물에 대해 Oryan Moshe에게 감사드립니다. 블로그 게시물에서 Oryan은 업데이트와 같은 PostgreSQL의 트랜잭션 데이터를 유지하면서 빠른 쿼리 성능 제공을 위해 SingleStore의 컬럼스토어로 어떻게 전환했는지를 설명합니다. ​ 시스템과 라이선스 확장에 대한 요구 ​ 이것이 어떻게 보일지 생각하지 마십시오 이런 상황이 되면, SingleStore 클러스터를 업그레이드하고 새로운 클러스터 토폴로지에 맞게 라이선스를 1TB 클러스터로 확장해야 합니다. ​ 배경 PostgreSQL에서 쿼리를 수행하는 것은 시간이 갈수록 느려졌습니다. 이에 대한 해결 방안을 찾고 있었습니다. ​ 물론, 올바른 인덱스를 사용하고 쿼리를 최적화하면 속도가 좋아.. 2020. 4. 17.

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