AI-ordlista
Den kompletta ordlistan över AI
Columnar Storage
Technique de stockage organisant les données par colonnes plutôt que par lignes, optimisant considérablement les performances des requêtes analytiques sur grands volumes. Réduit drastiquement les besoins en I/O et améliore la compression pour les workloads OLAP.
Query Pushdown
Optimization technique pushing down computation to storage layer to minimize data movement and leverage native processing capabilities. Significantly reduces network overhead and improves query latency in distributed systems.
Vectorized Execution
Traitement par lots de données utilisant les instructions SIMD du processeur pour exécuter des opérations sur plusieurs enregistrements simultanément. Améliore l'efficacité CPU et réduit les coûts de généraux des requêtes analytiques complexes.
Materialized Views
Pré-calcul et stockage persistant de résultats de requêtes complexes pour accélérer l'accès aux données fréquentes. Permet des temps de réponse sub-secondaires pour les dashboards BI sur pétaoctets de données.
Parquet Format
Format de stockage colonnaire compressé et binary optimisé pour les workloads analytiques sur Hadoop et cloud storage. Supporte des schémas évolutifs et offre un excellent ratio compression/performance pour données massives.
Query Optimization
Processus automatique de transformation des requêtes pour sélectionner le plan d'exécution le plus performant basé sur les statistiques et l'infrastructure. Inclut join reordering, predicate pushdown et parallel execution planning.
OLAP Cube
Structure multidimensionnelle pré-agrégée permettant des analyses rapides selon plusieurs axes et niveaux de granularité. Supporte des opérations comme slice, dice, drill-down et roll-up pour l'intelligence décisionnelle.