Analytics Accelerator concepts ============================== このページでは、EDB が **Analytics Accelerator** と **Hybrid Manager (HM)** を通じて最新の分析機能を提供する方法について説明します。確立された業界のパターンとテクノロジーを基盤としています。この分野に初めて触れる場合は、まず以下の内容から始めてください。 - :ref:`Analytics Terminology ` — 使用されている重要な用語を学ぶ - :ref:`Analytics Accelerator generic concepts ` — 一般的なアーキテクチャとパターンを理解する -------------- EDBのPostgres分析ビジョン ------------------------- EDB は Analytics Accelerator を通じて最新の分析パターンを実装し、Postgres が運用ワークロードと分析ワークロードの両方の統合プラットフォームとして機能できるようにします。主な原則: - **運用データの近くで** 分析を実行し、データの移動と遅延を削減します - オブジェクトストレージの高速分析には、 **オープンフォーマット** と **ベクトル化されたクエリエンジン** を使用します。 - コストとパフォーマンスのバランスをとるために **データ階層化** をサポート - コンピューティングとストレージを分離し、独立したスケーリングを可能にする - ハイブリッドマネージャーを介してスタック全体を管理します関連概念: :ref:`データレイクハウス <データレイクハウス>` -------------- 主要なEDBソリューションとテクノロジー ------------------------------------- EDB Postgresレイクハウス ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Lakehouse アーキテクチャにより、 EDB Postgres はオブジェクトストレージ内のデータをクエリできるようになります。 - Lakehouse ノードは **オープンテーブル形式** でデータをクエリします (Iceberg、Delta Lake) - `Apache DataFusion `_ によるベクトル化されたクエリ実行 - **Parquet** などの列指向ストレージ形式 - コンピューティングとストレージの分離関連概念: - :ref:`列指向ストレージ形式 <列指向ストレージ形式>` - :ref:`ベクトル化されたクエリエンジン <ベクトル化されたクエリエンジン>` - :ref:`ストレージとコンピューティングの分離 <ストレージとコンピューティングの分離>` - :ref:`オープンテーブル形式 <オープンテーブル形式>` -------------- ベクトル化されたクエリの最適化 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Analytics Accelerator は Lakehouse ノードに `Apache DataFusion `_ を埋め込みます。 - データを **列状のバッチ** として処理します - **SIMD** 命令を使用してパフォーマンスを高速化します - **Parquet形式のデータ** に最適化関連概念: :ref:`ベクトル化されたクエリエンジン <ベクトル化されたクエリエンジン>` -------------- EDB Postgres分散 (PGD) と階層化テーブル ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ EDB Postgres Distributed (PGD) は階層型テーブルを実現します: - **BDR AutoPartition** は時間ベースのパーティショニングを管理します - コールドデータは自動的に **オブジェクトストレージ** にオフロードされます（アイスバーグテーブル） - ホットデータはトランザクションPGDノードに残りますこれにより、運用パフォーマンスとコスト効率の高い履歴データアクセスのバランスが取れます。関連概念: - :ref:`データ階層化 <データ階層化>` - :ref:`ETL/ELT ` -------------- 高度なクエリ最適化 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Analytics Accelerator は、分析のためのコア Postgres 機能を改善します。 - 強化された並列クエリ処理 - 分析ワークロード向けに最適化された結合アルゴリズム - 高性能 OLAP クエリのためのベクトル化エンジンとの緊密な統合関連概念: :ref:`OLAP / OLTP ` -------------- 分析と AI/ML ワークロード ------------------------- Analytics Accelerator は、従来の分析と AI/ML データパイプラインをサポートします。 - レイクハウスノードは、モデルのトレーニングで使用される大規模なデータセットへの効率的なアクセスを提供します - 階層型データパイプラインは、コスト効率の高い AI/ML ステージングパターンをサポートします - オープンテーブル形式により、ベクター検索および **検索拡張生成 (RAG)** ワークフローとの統合が可能関連概念: - :ref:`セマンティック検索 <セマンティック検索>` - :ref:`ベクトル埋め込み <ベクトル埋め込み>` - :ref:`検索拡張生成 (RAG) <検索拡張生成 (RAG)>` -------------- EDBが製品間で分析を実装する方法 ------------------------------- ハイブリッドマネージャー (HM) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Hybrid Manager はコントロールプレーンとして機能します。 - **Lakehouse クラスター** のプロビジョニングと管理 - **階層型テーブル** の構成と監視 - **ストレージの場所** 、 **カタログ接続** 、および **コンピューティングノード** を管理する EDB Postgres Advanced Server/ 拡張サーバー ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ EDB Postgres Advanced Serverには次の機能が追加されます。 - 並列クエリ機能の改善 - 分析に役立つ高度なSQL機能 - PGAA（Postgres Generic Analytics Adapter）機能のネイティブサポート EDB Postgres分散 (PGD) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ PGD は次の基盤を提供します。 - 高可用性トランザクションワークロード - データの階層化とオフロード（階層化テーブル） - Lakehouse クラスターと統合するスケーラブルなアーキテクチャ -------------- 次に進む -------- - :ref:`Analytics Terminology ` - :ref:`Analytics Accelerator generic concepts ` - `Analytics How-To Guides `_ - `Analytics Use Cases `_