Le magasin MPP rend des mois de comportement interrogeables en quelques secondes.
La base de données MPP (traitement massivement parallèle) représente la partie analytique des données brutes. Elle contient les mêmes enregistrements bruts que la base de données SQL transactionnelle, mais organisés en colonnes et répartis sur plusieurs nœuds. Ainsi, les analyses volumineuses (cohortes, entonnoirs, agrégats de cycle de vie) s'exécutent en parallèle, évitant de surcharger la base de données opérationnelle. La capture des modifications assure sa synchronisation avec la base de données SQL, garantissant ainsi que les analyses reflètent la même réalité que les opérations.
Le magasin massivement parallèle orienté colonnes qui répond à de grandes requêtes analytiques sur les mêmes enregistrements bruts que le magasin SQL.
La valeur est opérationnelle, pas seulement technique.
Lorsque l'IA effectue un raisonnement à grande échelle (chaque événement d'un segment, une métrique calculée sur plusieurs mois), elle accède au stockage MPP plutôt qu'à la base de données transactionnelle. Les traitements analytiques lourds s'exécutent en parallèle et ne sont jamais en concurrence avec les lectures opérationnelles, garantissant ainsi rapidité et cohérence.
Exécute des analyses approfondies en parallèle sur plusieurs nœuds, ce qui accélère les requêtes de cohorte et d'entonnoir.
: Les analyses lourdes ne sont pas stockées dans la base de données transactionnelle SQL, ce qui réduit la latence opérationnelle.
Contient les mêmes données brutes que SQL, synchronisées par CDC : les analyses restent toujours liées aux opérations.
Fournit les agrégations volumineuses de la couche de métriques à partir d'un système de stockage conçu précisément pour ce type de requête.
Fonctionnement de cette couche
Stocke les enregistrements bruts organisés en colonnes pour un accès analytique intensif.
Distribution des données et exécution des requêtes sur de nombreux nœuds pour un traitement massivement parallèle.
La synchronisation avec la base de données SQL est assurée par la capture des données modifiées plutôt que par des copies par lots.
Fournit les métriques et les requêtes de cohorte de la couche d'abstraction sans accéder à la base de données opérationnelle.
Fonctionnalités
C’est ainsi que la couche améliore les décisions de l’IA.
Sans base de données analytique dédiée, les requêtes volumineuses sont exécutées sur la base de données transactionnelle, ce qui ralentit les lectures opérationnelles, provoque des délais d'attente lors des analyses importantes ou impose l'utilisation d'un entrepôt de données distinct qui accuse un retard de plusieurs heures par rapport aux données réelles.
Une analyse de cohorte sur un an d'événements peut être effectuée sur la boutique MPP sans ralentir les recherches opérationnelles.
La valeur vie client est calculée pour l'ensemble de la base de membres dans la plateforme conçue pour l'agrégation à grande échelle.
Une modification validée dans la base de données SQL est répercutée dans la base de données MPP via CDC, et non lors d'un chargement nocturne.