Vertica é uma plataforma de análise escalável que pode otimizar o desempenho de carregamento e consulta. O desempenho, a arquitetura de alta disponibilidade e o mecanismo de consulta SQL de processamento paralelo do Vertica o tornam um banco de dados preferido para inúmeras empresas que desejam expandir.
Devido à popularidade de Vertica, Astera Centerprise introduziu recentemente um conector embutido permitindo acesso fácil e sem código ao banco de dados. Uma vez que a conexão é estabelecida, o Vertica pode ser configurado como objetos de origem e destino para ler e gravar dados. Astera Centerprise também possui capacidades de empilhamento, permitindo que as empresas transformem os dados após serem carregados no banco de dados Vertica.
O que é o Vertica Database?
Vertica é uma plataforma de armazenamento de dados colunar projetada para gerenciar grandes volumes de dados. Isso permite que seus usuários tenham um desempenho de consulta rápido e eficiente, além de fornecer alta disponibilidade e escalabilidade em servidores corporativos. Os recursos proeminentes do banco de dados Vertica são:
- Organização de armazenamento baseada em colunas
- Interface SQL com recursos analíticos integrados
- Compressão para cortar custos de armazenamento
- Compatível com interfaces de programação
- Alto desempenho e transferência de dados paralela
Análise de dados sem complicações
Astera CenterpriseO ambiente livre de códigos torna a conexão com o banco de dados Vertica fácil, rápida e descomplicada. Sua conectividade pronta para uso permite a integração do banco de dados Vertica com vários formatos de arquivo, bancos de dados e APIs REST.
Os usuários podem extrair e carregar dados de/para o Vertica simplesmente configurando a conexão com o banco de dados. Os dados de origem também podem ser limpos, filtrados, verificados quanto à integridade e imprecisões e modificados de várias outras maneiras usando o recurso de arrastar e soltar transformações in Astera Centerprise.
O que o Vertica Database pode ser usado?
A Vertica oferece recursos e capacidades para vários casos de uso. Como as empresas estão lidando com dados de várias fontes diferentes, o banco de dados Vertica pode ser usado para consolidar dados, replicar bancos de dados inteiros e até mesmo restaurar backups para uma análise mais rápida.
Vertica como um objeto de origem
O fluxo de dados a seguir mostra o Vertica sendo usado como fonte para extrair dados e carregá-los em um banco de dados PostgreSQL.
Figura 1: Fluxo de dados mostrando a transferência de dados da tabela Vertica para uma tabela PostgreSQL
A origem da tabela de banco de dados objeto é arrastado e solto da caixa de ferramentas para criar esse fluxo de dados. Em seguida, as propriedades do banco de dados são configuradas e a opção correta é selecionada na lista suspensa Data Provider para conectar-se ao Vertica.
Figura 2: Uma tabela de banco de dados Vertica sendo configurada como um objeto de origem
Neste exemplo, apontaremos o objeto de origem para a tabela Customer Export na página Properties e selecionar Full Load como a Read Strategy.
Figura 3: Selecionando a tabela e a estratégia de leitura para a tabela Customer Export
Em seguida, um destino da tabela de banco de dados é arrastado e solto na janela do designer. Desta vez, PostgreSQL é selecionado como o provedor de dados.
Figura 4: Propriedades da tabela de destino do PostgreSQL
Uma nova tabela é criada e uma opção de carregamento de dados é selecionada para gravar todos os dados na tabela de banco de dados de destino em um único lote.
Figura 5: Selecionando a opção de carregamento para a tabela de destino do Postgres
Usando o Vertica como um objeto de destino
Astera Centerprise também pode ser usado para transformar dados de outra fonte e carregá-los em uma tabela de banco de dados Vertica. O exemplo a seguir ilustra a configuração do banco de dados Vertica como um objeto de destino.
Figura 6: Transformação de filtro sendo aplicada aos dados de uma tabela MySQL Customer e carregada na tabela Vertica FilteredbyID
Nesse caso, nosso objeto de origem é uma tabela do MySQL chamada Customer. Uma transformação de Filtro é aplicada aos dados na tabela Cliente para filtrar os registros com o ID da Loja necessário.
A saída da transformação de Filtro é então mapeada para um Vertica destino do banco de dados objeto.
Figura 7: Propriedades da tabela de destino Vertica
Vertica é selecionada como o Data Provider e uma nova tabela chamada FilteredbyID é criada. Isso é feito para carregar todos os dados da transformação de Filtro para uma nova tabela em vez das existentes.
Figura 8 Selecionando a opção de carregamento de dados para a tabela de destino FilteredbyID Vertica
Como o Vertica Connector ajuda na integração de dados?
O conector Vertica para Astera Centerprise permite fácil integração com inúmeras plataformas e formatos de arquivo on-line e on-premise. Centerprise pode então processar dados brutos usando pesquisas de banco de dados, agregadores, expressões e muito mais para extrair valor dos dados.
Aproveite a conexão sem código
Usar a Vertica como fonte ou destino e aproveitar seus poderosos recursos analíticos e de armazenamento é tão simples quanto selecionar a opção em uma lista suspensa de plataformas suportadas.
Garanta a precisão dos dados
Com o Astera Centerprise, os usuários podem se conectar ao banco de dados Vertica e atualizar dados confiáveis e precisos conforme e quando necessário. Nossa plataforma de gerenciamento de dados apresenta várias transformações de limpeza e validação de dados que podem ser usadas para maximizar a precisão e a relevância.
Reduzir o tempo de compreensão
Astera CenterpriseO recurso de automação do remove várias etapas desnecessárias, como a execução manual de fluxos de dados e fluxos de trabalho sempre que os dados são atualizados a partir do processo de integração de dados. Assim, reduz o tempo de insight e torna todo o processo mais eficiente.
O Vertica é o banco de dados de escolha para inúmeras empresas devido à sua flexibilidade, escalabilidade e desempenho. Com CenterpriseCom o conector Vertica da empresa, os usuários de negócios podem analisar rapidamente big data de fontes heterogêneas e tomar decisões orientadas por dados para fazer seus negócios crescerem.