Dalam dunia pemrosesan dan analisis data real-time saat ini, database aliran telah menjadi alat penting bagi perusahaan yang ingin selangkah lebih maju. Basis data ini secara khusus dirancang untuk menangani data yang dihasilkan secara terus-menerus dan dengan volume tinggi, menjadikannya sempurna untuk kasus penggunaan seperti Internet untuk segala (IoT), perdagangan keuangan, dan analitik media sosial. Namun, dengan begitu banyak pilihan yang tersedia di pasar, pilih basis data streaming yang tepat bisa menjadi tugas yang menakutkan.

Posting ini membantu Anda memahami apa itu SQL streaming, streaming database, kapan dan mengapa menggunakannyadan membahas beberapa faktor kunci yang perlu Anda pertimbangkan kapan pilih basis data streaming yang tepat Untuk Bisnis Anda.

Tujuan pembelajaran

Anda akan mempelajari hal berikut di seluruh artikel:

• Apa itu streaming data (pemrosesan aliran peristiwa)
• Apa itu metode Streaming SQL?
• Streaming Fitur Basis Data dan Kasus Penggunaan
• 5 database streaming teratas (sumber terbuka dan SaaS).
• Kriteria untuk memilih database streaming

Mari kita tinjau dengan cepat beberapa konsep seperti data stream, SQL stream, dan database di bagian selanjutnya.

Apa itu streaming data?

A mengalir adalah urutan peristiwa / elemen data yang tersedia dari waktu ke waktu. Aliran data adalah metode pemrosesan dan analisis data secara real time seperti yang dihasilkan oleh berbagai sumber seperti sensor, pembelian e-commerce, aplikasi web dan seluler, jejaring sosial, dan banyak lainnya. Ini melibatkan pengumpulan, pemrosesan, dan pengiriman data yang terus menerus dan gigih dalam bentuk peristiwa atau pesan.

Anda dapat menyerap data dari berbagai sumber data seperti broker pesan Kafka, Panda Merah, Kinesis, Pulsaatau database mysql Atau PostgreSQLName menggunakan mereka Edit Pengambilan Data (CDC), yang merupakan proses mengidentifikasi dan menangkap perubahan data.

Apa itu streaming SQL?

Setelah Anda mengumpulkan data, Anda dapat menyimpan data ini dalam database streaming (di bagian selanjutnya akan dijelaskan), di mana data tersebut dapat diproses dan dianalisis menggunakan SQL kueri dengan aliran sql. Dia sebuah teknik untuk memproses aliran data waktu nyata menggunakan kueri SQL. Ini memungkinkan perusahaan untuk menggunakan bahasa SQL yang sama yang digunakan untuk pemrosesan batch untuk meminta dan memproses aliran data secara real time.

Datanya bisa diubah, disaring dan dikumpulkan secara real time dari aliran ke keluaran yang lebih berguna seperti pandangan terwujud (BUAT TAMPILAN MATERIALISASI) untuk memberikan informasi dan memungkinkan pengambilan keputusan otomatis.

Pandangan terwujud biasanya digunakan dalam situasi di mana kueri kompleks harus sering dieksekusi atau ketika hasil kueri membutuhkan waktu lama untuk dihitung. Dengan melakukan prakomputasi hasil dan menyimpannya dalam tampilan terwujud (tabel virtual), kueri dapat dieksekusi lebih cepat dan dengan biaya tambahan yang lebih sedikit. PostgreSQLName, Microsoft SQLServer, RisingWave Atau mewujudkan mendukung tampilan terwujud dengan pembaruan otomatis.

Salah satu manfaat utama streaming SQL adalah memungkinkan bisnis memanfaatkan keterampilan dan infrastruktur SQL yang ada untuk memproses data secara real time. Ini bisa lebih efisien daripada harus mempelajari bahasa pemrograman baru seperti Java dan Scala, atau alat untuk bekerja dengan aliran data.

Apa itu basis data streaming?

A basis data aliranjuga dikenal sebagai basis data waktu nyata, adalah sistem manajemen basis data yang dirancang untuk mengelola aliran data real-time yang berkelanjutan. Ini dioptimalkan untuk memproses dan menyimpan data dalam volume besar yang tiba dalam aliran yang terus menerus dan cepat.

Basis data streaming menggunakan SQL deklaratif dan abstraksi (tabel, kolom, baris, tampilan, indeks) yang sama dengan basis data tradisional. Tidak seperti database tradisional, data disimpan dalam tabel yang sesuai dengan struktur penulisan (sisipan, pembaruan), dan semua pekerjaan komputasi terjadi pada permintaan baca (pilihan); mengalir basis data beroperasi terus menerus, memproses data saat tiba dan menyimpannya ke penyimpanan persisten sebagai tampilan terwujud. Hal ini memungkinkan analisis dan respons langsung terhadap peristiwa waktu nyata, memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan dan bertindak berdasarkan informasi terbaru.

Basis data streaming biasanya menggunakan struktur data khusus dan algoritme yang dioptimalkan untuk pemrosesan data yang cepat dan efisien. Mereka juga mendukung pemrosesan peristiwa yang kompleks (CEP) dan alat analitik real-time lainnya untuk membantu bisnis mendapatkan wawasan dan mengekstraksi nilai dari data real-time.

Salah satu fitur unik dari database streaming adalah kemampuannya untuk perbarui tampilan terwujud secara bertahap.

Apa yang dapat Anda lakukan dengan basis data umpan?

Berikut adalah beberapa hal yang dapat Anda lakukan dengan database streaming:

• Kumpulkan dan ubah data dari aliran/sumber data yang berbeda, seperti Apache Kafka.
• Buat tampilan terwujud untuk data yang perlu digabungkan secara bertahap.
• Query aliran data kompleks dengan sintaks SQL sederhana.
• Setelah menggabungkan dan menganalisis aliran data waktu nyata, Anda dapat menggunakan analitik waktu nyata untuk memicu aplikasi hilir.

5 Database Streaming Terbaik

Karena ada berbagai jenis database streaming yang tersedia, dan banyak fitur disediakan oleh masing-masingnya.

Di bawah, saya telah membagikan 5 database streaming teratas (baik open-source dan SaaS) dan perhatikan bahwa mereka tidak berada dalam urutan popularitas atau penggunaan tertentu.

1. Gelombang naik.
2. Datang untuk membuahkan hasil.
3. Amazon Kinesis.
4. Anak sungai.
5. ApacheFlink.

Cara memilih database streaming Anda

Memilih platform data streaming yang tepat bisa menjadi tugas yang sulit karena ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan. Berikut adalah beberapa pertimbangan utama yang perlu diingat saat memilih platform data streaming:

Sumber data: Pertimbangkan jenis sumber data yang dapat diserap dan diproses oleh platform. Pastikan platform dapat menangani sumber data yang Anda butuhkan. Kafka, Panda Merah, apache pulsar, AWS Kinesis, Google Pub/Sub terutama digunakan sebagai layanan pialang sumber/pesan aliran. Atau database seperti PostgreSQLName Atau mysql.

Skalabilitas: Pertimbangkan kemampuan platform untuk menskalakan seiring bertambahnya kebutuhan data Anda. Beberapa platform mungkin terbatas dalam kemampuannya untuk menskalakan, sementara yang lain dapat menangani volume data yang besar dan beberapa pengguna secara bersamaan. Pastikan proses penskalaan dapat diselesaikan hampir secara instan tanpa mengganggu pemrosesan data. Misalnya, proyek sumber terbuka RisingWave secara dinamis mempartisi data ke dalam setiap node komputasi menggunakan algoritme hashing yang konsisten. Node komputasi ini berkolaborasi dengan menghitung bagian unik dari data mereka dan kemudian bertukar output di antara mereka. Dalam hal platform streaming data di penyedia cloud, mereka mendukung fitur penskalaan otomatis, jadi ini bukan masalah.

Integrasi: Pertimbangkan kemampuan platform untuk berintegrasi dengan sistem dan alat lain, seperti BI dan platform analitik data yang saat ini Anda gunakan atau rencanakan untuk digunakan di masa mendatang. Pastikan platform mendukung protokol dan API yang Anda perlukan untuk terhubung ke sistem Anda yang lain. RisingWave memiliki integrasi dengan banyak layanan BI yang, termasuk grafana, Metabase, Superset ApacheDan seterusnya.

Pertunjukan: Pertimbangkan kecepatan dan efisiensi platform. Beberapa platform mungkin berkinerja lebih baik daripada yang lain dalam hal kecepatan kueri, pemrosesan data, dan analisis. Oleh karena itu, Anda harus memilih database streaming yang dapat mengekstraksi, mengubah, dan memuat jutaan rekaman dalam hitungan detik. Indikator kinerja utama (KPI) untuk platform data streaming adalah laju kejadian, throughput (laju kejadian dikalikan dengan ukuran kejadian), latensi, keandalan, dan jumlah topik (untuk arsitektur pub-sub). Terkadang dibandingkan dengan sistem berbasis JVM, platform yang dirancang dengan bahasa pemrograman tingkat rendah seperti Rust bisa sangat cepat.

Keamanan: Pertimbangkan fitur keamanan platform, seperti kontrol akses, enkripsi data, dan sertifikasi kepatuhan, untuk memastikan data Anda terlindungi.

Kemudahan penggunaan: Pertimbangkan kemudahan penggunaan platform, termasuk antarmuka pengguna, dokumentasi, dan sumber daya pendukungnya. Pastikan platform mudah digunakan dan memberikan dukungan yang memadai untuk tim Anda.

Biaya: Pertimbangkan biaya platform, termasuk biaya lisensi, biaya perawatan, dan konfigurasi perangkat keras atau perangkat lunak tambahan. Pastikan platform sesuai dengan anggaran Anda dan memberikan pengembalian investasi yang baik.

Ringkasan

Singkatnya, streaming database menawarkan beberapa fitur unik termasuk pemrosesan data real-time, arsitektur berbasis peristiwa, pemrosesan berkelanjutan, latensi rendah, skalabilitas, dukungan untuk berbagai format data, dan fleksibilitas. Fitur-fitur ini memungkinkan wawasan yang lebih cepat, pengambilan keputusan yang lebih baik, dan penggunaan data yang lebih efisien dalam aplikasi waktu nyata.

Basis data streaming terbaik untuk kasus penggunaan Anda akan bergantung pada kebutuhan khusus Anda, seperti sumber data yang didukung, volume dan kecepatan, struktur data, skalabilitas, kinerja, integrasi, dan biaya. Penting untuk secara hati-hati mengevaluasi setiap opsi terhadap faktor-faktor ini untuk menentukan mana yang terbaik untuk organisasi Anda.