SADAS utilise des structures de données spécifiques et des algorithmes basés sur la nature de « lecture seule » des données, qui permet de mettre en œuvre des techniques qui ne seraient pas applicables dans un environnement OLTP traditionnel.
Les différentes approches qui permettent à SADAS d’améliorer globalement les performances d’un facteur de 10 à 100 incluent :
Une organisation "à base de colonne", qui réduit la quantité de données à être physiquement accessibles pendant l’exécution de grandes requêtes. Comme effet secondaire, une compression plus efficace est normalement possible sur des données à base de colonne, ce qui réduit davantage la charge de travail d’entrée-sortie.
La création de nouvelles structures d’index spécifiques, qui, par un certain niveau de redondance, améliorent radicalement les temps de traitement de requêtes complexes.
La capacité "d’apprendre par l’utilisation" qui détecte le type le plus fréquemment utilisé de requêtes et développe dynamiquement des structures de données complémentaires pour mieux les supporter.
L’approche "à base de ligne" traditionnelle utilisée dans les SGBD est appropriée pour les applications OLTP, qui se servent typiquement de plusieurs attributs d’un ou plusieurs enregistrements d’une table particulière, mais il s’est révélé être tout à fait inefficace quand elle est utilisée pour les applications OLAP, qui se servent typiquement de peu d’attributs d’une grande quantité d’enregistrements.
Approche "à base de colonne"
Compatibilité
SADAS peut être présenté sans avoir d’impact sur les applications existantes qui fonctionnent
dans votre environnement. C’est compatible avec SQL (basé sur la norme SQL 99) et on peut y accéder par :
l’Interface d’Appel Directe (DLL)
le driver JDBC
le driver ODBC
l’environnement Delphi
l’interface Web Interne.
Adaptabilité
SADAS peut fonctionner dans des environnements tant 32 bits que 64 bits, permettant ainsi d’aborder n’importe quelle taille nécessaire de données. De plus, la quantité réduite de ressources requises permet d’exécuter vos applications Data Warehouse sur les plate formes hardware qui sont 10 à 20 fois moins chers par rapport à celles nécessaires par les SGBD traditionnels "à base de ligne".
Quelques faits sur SADAS
Résultats d’évaluation de performance
Le diagramme compare le temps de traitement de la requête en secondes de SADAS avec celui d’un SGBD traditionnel "à base de ligne" sur des systèmes identiques avec le même entrepôt de données. Les améliorations de performance de SADAS sont significatives et dépendent de la nature de la requête.
La performance peut différer d’une ampleur de l’ordre de 1 ou 2.
L’évaluation de performance a été basée sur la structure de données et les requêtes du modèle TPC-H utilisant un facteur de taille de 10 fois (TPC est une organisation à but non lucratif spécialisée dans les évaluations de SGBD et le modèle-H est celui spécifiquement conçu pour les Data Warehouse).
Utilisation de la mémoire
Comme le diagramme le montre, l’organisation "à base de colonne" permet une compression plus efficace sur l’espace de données (c’est-à-dire 30 % en moins comparé à un SGBD traditionnel).
D’autre part, SADAS utilise de nouveaux index spécifiquement conçus pour optimiser le traitement de requêtes et donc l’utilisation de la mémoire peut être plus grande (i.e. 20 %).
SADAS peut remplacer de façon transparente un système existant "à base de ligne" sans impacter sur vos processus existants ETL et d’intelligence métier.
Pour plus de détails, vous pouvez également consulter le site de l’éditeur www.sadasdb.com.
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