Row based vs Columnar Storage | Data Engineering Core Concept
https://youtu.be/hYe7yoZXXtU

Row based vs Columnar Storage | Data Engineering Core Concept
https://youtu.be/hYe7yoZXXtU
OLAP ➕ security operations? 🤔 This intersection offers improved #security outcomes, as long as orgs know how to overcome the challenges associated with both systems. 👍
Let's talk about some of the key benefits of Online Analytical Processing (#OLAP) systems and where they intersect with security operations, including:
⬇️ Reduced false positives
🔍 Enhanced detection of emerging threats
🚑 Improved incident response
Plus, learn how #Graylog supports fast queries to improve OLAP systems! 🙌
https://graylog.org/post/where-online-analytical-processing-olap-overlaps-with-security-operations/ #cybersecurity #secops #securityoperations
От реляционных СУБД к экосистеме Hadoop
Привет, Хабр! Недавно я понял, что не знаю, что такое Hadoop. (На этом моменте становится понятно, что данная статья ориентирована на людей, которые не имеют экспертизы и реального опыта взаимодействия с продуктами экосистемы Hadoop) Сам я являюсь разработчиком, и ежедневно взаимодействую с различными СУБД – в основном, с пресловутой PostgreSQL. Каково же было мое удивление, когда я узнал, что на проде в эту БД данные попадают не напрямую – а с какого-то Greenplum, а туда они, в свою очередь, приходят с некоего Hadoop. В этот момент я решил узнать, чем обоснована необходимость использования этих инструментов и что они из себя представляют.
Как YDB изолирует OLTP и OLAP
Привет, Хабр! Меня зовут Олег Доронин, и мы с командой делаем СУБД Яндекса, которая называется YDB. Каждый транзакционный запрос к базе данных обычно работает с небольшим набором строк и быстро отрабатывает за единицы или десятки миллисекунд, но таких запросов каждую секунду поступает огромное количество. А вот аналитические запросы обычно выполняются не так часто, но каждый из них может требовать обработки вплоть до всех строк в одной или нескольких таблицах. Такие запросы могут выполняться секунды, минуты, или даже часы в зависимости от объёмов данных и сложности запрошенных вычислений. Чтобы эти два принципиально разных паттерна нагрузки не мешали друг другу, гибридным базам данных важно изолировать транзакционную нагрузку от аналитической. Под катом я расскажу, как мы сделали в YDB компоненты для управления смешанной нагрузкой, которые изолируют миллионы RPS от аналитики, и как менеджер смешанной нагрузки устроен внутри.
Как YDB изолирует OLTP и OLAP
Привет, Хабр! Меня зовут Олег Доронин, и мы с командой делаем СУБД Яндекса, которая называется YDB. Каждый транзакционный запрос к базе данных обычно работает с небольшим набором строк и быстро отрабатывает за единицы или десятки миллисекунд, но таких запросов каждую секунду поступает огромное количество. А вот аналитические запросы обычно выполняются не так часто, но каждый из них может требовать обработки вплоть до всех строк в одной или нескольких таблицах. Такие запросы могут выполняться секунды, минуты, или даже часы в зависимости от объёмов данных и сложности запрошенных вычислений. Чтобы эти два принципиально разных паттерна нагрузки не мешали друг другу, гибридным базам данных важно изолировать транзакционную нагрузку от аналитической. Под катом я расскажу, как мы сделали в YDB компоненты для управления смешанной нагрузкой, которые изолируют миллионы RPS от аналитики, и как менеджер смешанной нагрузки устроен внутри.
Does OLAP Need an ORM
https://clickhouse.com/blog/moosestack-does-olap-need-an-orm