LibrA平臺競爭分析目錄FILibrA平臺競爭力12Teradata平臺競爭分析3Greenplum平臺競爭分析4Vertica平臺競爭分析FusionInsightLibrA平臺競爭力特性競爭力類型競爭力特性優(yōu)勢類型競爭力特性描述數(shù)據(jù)易用易開發(fā)可視化開發(fā)工具DS人有我優(yōu)可視化開發(fā)工具DataStudio提供數(shù)據(jù)庫對象瀏覽、語法高亮、智能格式化、自動填充、SQL助手等功能，支持用戶管理、權(quán)限管理可視化監(jiān)控管理工具DM人有我優(yōu)提供可視化運(yùn)維監(jiān)控工具DatabaseManager，支持對集群、節(jié)點、數(shù)據(jù)庫、SQL任務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控，方便系統(tǒng)運(yùn)維和問題定位平臺遷移工具人無我有提供TD/Oracle語法遷移工具，支持近100%的TD語法、約85%的Oracle語法自動遷移，大幅減少遷移實施工作量行業(yè)特性NodeGroup彈性集群人無我有支持一個物理集群劃分為多個NodeGroup邏輯集群，分別部署不同業(yè)務(wù)，實現(xiàn)存儲資源隔離和集群統(tǒng)一管理，降低管理與運(yùn)維成本；支持跨邏輯集群的數(shù)據(jù)共享訪問，計算資源可以彈性伸縮，提升資源利用率業(yè)務(wù)連續(xù)HA高可用保護(hù)人有我優(yōu)協(xié)調(diào)節(jié)點CN多活部署，CN故障自動剔除；數(shù)據(jù)節(jié)點DN主、備、從備三重保護(hù)，2個數(shù)據(jù)副本，保障數(shù)據(jù)安全性和系統(tǒng)高可用性在線擴(kuò)容人無我有數(shù)據(jù)重分布階段支持?jǐn)?shù)據(jù)增刪改查，系統(tǒng)不停機(jī)，業(yè)務(wù)正常運(yùn)行快速升級人無我有小版本在線升級，大版本升級時間<30分鐘統(tǒng)一管理多租戶人有我優(yōu)具備企業(yè)級多租戶功能，支持用戶CPU、內(nèi)存、存儲空間的資源隔離和管理目錄FILibrA平臺競爭力12Teradata平臺競爭分析3Greenplum平臺競爭分析4Vertica平臺競爭分析Teradata數(shù)據(jù)倉庫平臺家族680180028506800DataMartApplianceIntegrated

BigDataPlatformDataWarehouseApplianceActiveEnterprise

DataWarehouseIntelliFlex擴(kuò)展能力Upto12TBUpto341PBUpto34PBUpto94PBUpto35PB負(fù)載類型Test/Development

orSmaller

DataMarts

orDataWarehousesIDWOffload,

DeepDiveAnalytics,

DataStorage,Discovery,DR,

ETL,LowConcurrencyStrategicIntelligence,

DecisionSupportSystem,FastScan,ModerateConcurrency

ActiveWorkloadsStrategic/OperationalIntelligence,

Real-TimeUpdate,VeryHighConcurrency

ActiveWorkloadsActiveEDWworkloadswithmoreflexibleprice/performanceconfigsIntegratedBigDataPlatformworkloadswithfuture

coldstorage平臺定位數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)倉庫專用平臺動態(tài)數(shù)據(jù)倉庫全新架構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫平臺，彈性擴(kuò)容傳統(tǒng)Teradata數(shù)據(jù)倉庫平臺主要包括SMP節(jié)點、1XXX、2XXX、6XXX、IntelliFlex等系列平臺；除數(shù)據(jù)倉庫一體機(jī)之外，Teradata也提供Software-Only解決方案，目前支持基于VM部署，計劃2018年支持Openstack；Teradata數(shù)據(jù)倉庫平臺支持3種部署模式：On-Premise本地部署、Teradata/CustomManagedCloud（托管云）、公有云部署（如TeradataDatabaseonAWS）.Teradata數(shù)據(jù)倉庫平臺的硬件架構(gòu)（示意圖）SMPNode1SMPNode2SMPNode3SMPNode4DualTeradataBYNETInterconnectsAMPAMPAMPAMPAMPAMPAMPAMPAMPAMPAMPAMPServer

ManagementServerServerSwitchAdminLTOLTOLTOLTORobert主機(jī)服務(wù)器高性能可擴(kuò)展高可用…BYNET互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)高性能互聯(lián)確保線性擴(kuò)展能力集成優(yōu)化的企業(yè)級存儲采用磁盤陣列+磁盤的配置模式磁盤陣列控制器通過光纖線與節(jié)點相連隨服務(wù)器均衡擴(kuò)展系統(tǒng)管理服務(wù)器單一、集成的全面系統(tǒng)管理維護(hù)功能采用集成優(yōu)化設(shè)計的并行處理架構(gòu)每2~4個節(jié)點組成一個Clique；節(jié)點之間通過BYNET（基于InfiniBand硬件）互聯(lián)；采用磁盤陣列+硬盤的存儲模式；節(jié)點與磁盤陣列控制器之間通過光纖線（雙路）直連.Teradata數(shù)據(jù)庫邏輯架構(gòu)DiskDiskDiskDiskBYNET,PDEAMPAMPAMPAMPPEPEAMP查找與排序連接(Join)聚合索引管理PE與Client通信SQL解析器優(yōu)化器調(diào)度器信息傳輸層SQLRequestAnswerSetResponseNode每個并行單元只管理自己的數(shù)據(jù)Teradata數(shù)據(jù)庫為Shared-NothingMPP架構(gòu)，提供無條件完全并行的處理能力數(shù)據(jù)倉庫平臺整體能力評估維度LibrA平臺與Teradata平臺競爭分析（1）評估維度華為LibrA平臺Teradata數(shù)據(jù)倉庫（6系列）部署模式支持通用硬件服務(wù)器；華為云提供DWS服務(wù)；具備SQLonHadoop功能組件Elk備注：LibrA暫無免費版或開源版本主要為一體機(jī)部署模式，支持虛擬化部署、公有云；提供免費版產(chǎn)品；支持按使用付費備注：支持一體機(jī)，但通用服務(wù)器需基于VM部署基本功能支持標(biāo)準(zhǔn)SQL；支持事務(wù)（支持并發(fā)增刪改）；支持行列混合存儲；支持多級壓縮；支持分區(qū)等基本功能支持標(biāo)準(zhǔn)SQL；支持事務(wù)（支持并發(fā)增刪改）；支持行列混合存儲；支持多級壓縮；支持分區(qū)等基本功能系統(tǒng)性能加載導(dǎo)出性能較好；數(shù)據(jù)分析處理性能較好加載導(dǎo)出性能較好；數(shù)據(jù)分析處理性能較好；并發(fā)查詢訪問性能較好并發(fā)能力混合任務(wù)并發(fā)數(shù)約60個混合任務(wù)并發(fā)數(shù)100+個穩(wěn)定可靠性高負(fù)載壓力下平臺7*24穩(wěn)定運(yùn)行；硬件平臺冗余設(shè)計；CMS、GTM、CN、DN等均存在HA保護(hù)機(jī)制，無單點故障隱患，CN故障自動剔除，DN故障時gsql客戶端自動任務(wù)重試；具備2個數(shù)據(jù)副本；存在安全環(huán)等其它高可用保護(hù)機(jī)制高負(fù)載壓力下平臺7*24穩(wěn)定運(yùn)行；硬件平臺冗余設(shè)計；存在熱備節(jié)點，以及Clique保護(hù)機(jī)制，無單點故障隱患，但節(jié)點故障任務(wù)遷移時，需要數(shù)據(jù)庫重啟（自動），且任務(wù)自動重提交；具備Fallback數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制；提供雙系統(tǒng)等其它高可用保護(hù)機(jī)制LibrA平臺與Teradata平臺競爭分析（2）評估維度華為LibrA平臺Teradata數(shù)據(jù)倉庫（6系列）擴(kuò)展性線性度約0.9；最大可擴(kuò)展至200個以上節(jié)點，將通過NodeGroup特性支持1024節(jié)點大集群；擴(kuò)容實施簡單，在線數(shù)據(jù)重分布線性度接近1；最大可擴(kuò)展至2048個節(jié)點；同代產(chǎn)品擴(kuò)容時需要數(shù)據(jù)重分布，不同代產(chǎn)品擴(kuò)容時涉及操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫版本的更新，一般需要停機(jī)混合負(fù)載管理具備多租戶管理功能，可以細(xì)化到用戶級別；資源管理可管理CPU、內(nèi)存在TD15.10及以上版本中，提供SecureZones功能，實現(xiàn)多租戶管理；具備優(yōu)先級管理功能，可以細(xì)化至用戶級別，可以動態(tài)調(diào)整優(yōu)先級；資源管理既可管理CPU，也可管理IO多負(fù)載多應(yīng)用支撐支持批量數(shù)據(jù)處理；支持?jǐn)?shù)據(jù)分析；支持應(yīng)用訪問；支持交互式在線查詢支持批量數(shù)據(jù)處理；支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘分析；支持應(yīng)用訪問；支持交互式在線查詢庫內(nèi)挖掘分析支持全文檢索、將提供時空分析功能，暫不具備庫內(nèi)挖掘分析功能；不兼容R等開源數(shù)據(jù)挖掘算法具備庫內(nèi)挖掘分析功能，庫內(nèi)挖掘分析函數(shù)算法比較完整；庫內(nèi)挖掘分析算法模型并行執(zhí)行，性能優(yōu)異生態(tài)開放性提供各種標(biāo)準(zhǔn)接口；與部分第三方工具集成認(rèn)證，具備高速接口；兼容Oracle、TD等第三方數(shù)據(jù)庫的部分函數(shù)功能，可提供代碼遷移工具提供各種標(biāo)準(zhǔn)接口；與幾乎所有主流第三方工具集成認(rèn)證，具備高速接口；兼容Oracle、DB2等第三方數(shù)據(jù)庫的部分函數(shù)功能，可提供代碼遷移工具互聯(lián)互通性提供連接器，支持跨平臺訪問Hadoop平臺數(shù)據(jù)；支持以SQLonHadoop方式部署至Hadoop平臺之上與Hadoop平臺實現(xiàn)互聯(lián)互通，既支持雙向互訪，也支持任務(wù)下壓；與其它平臺如Oracle之間實現(xiàn)互聯(lián)互通LibrA平臺與Teradata平臺競爭分析（3）評估維度華為LibrA平臺Teradata數(shù)據(jù)倉庫（6系列）易用易管理提供客戶端和各種數(shù)據(jù)庫工具；提供DatabaseManager監(jiān)控管理平臺，可以對集群、節(jié)點、數(shù)據(jù)庫、SQL任務(wù)進(jìn)行監(jiān)控，規(guī)劃完善資源監(jiān)控等功能；平臺簡單易用，DBA工作量少提供客戶端和各種數(shù)據(jù)庫工具；提供集中統(tǒng)一的運(yùn)維管理平臺；平臺簡單易用，DBA工作量少投資保護(hù)支持不同品牌、相同配置的硬件服務(wù)器（每臺服務(wù)器配置相同的DN數(shù)目），3.0版本可支持不同品牌、不同配置服務(wù)器異構(gòu)擴(kuò)容，設(shè)置不同DN數(shù)目支持同系列產(chǎn)品、多代產(chǎn)品（3代）、無損耗地共存案例經(jīng)驗可提供近PB級的客戶案例，覆蓋較多行業(yè)可提供PB級以上的客戶案例，覆蓋眾多行業(yè)實施能力完善的售后服務(wù)能力；提供端到端的專業(yè)實施服務(wù)能力（合作伙伴）完善的售后服務(wù)能力；提供端到端的專業(yè)實施服務(wù)能力；完備的實施方法論第三方評測Gartner魔力象限圖第三象限，挑戰(zhàn)者地位Gartner魔力象限圖第一象限，領(lǐng)導(dǎo)者地位LibrA平臺與Teradata平臺競爭分析基本功能、多應(yīng)用支撐、擴(kuò)展能力等方面，LibrA與TD持平；LibrA在部署模式、投資保護(hù)方面占有優(yōu)勢；LibrA在并發(fā)能力、易用性、生態(tài)開放、互聯(lián)互通、庫內(nèi)挖掘分析等方面存在一定差距，將逐步規(guī)劃完善.HTB：平臺封閉不開放；整體建設(shè)成本高昂.Teradata數(shù)據(jù)倉庫平臺市場口徑分析（HTL）對比項TD數(shù)據(jù)倉庫平臺特點（市場口徑）HTLTD主要問題華為主要優(yōu)勢第三方評測Gartner總體評測連續(xù)16年排名第一2015年開始，Gartner將評測范圍擴(kuò)大至大數(shù)據(jù)之后，TD的領(lǐng)導(dǎo)地位已經(jīng)逐步受到挑戰(zhàn)，不再排名第一華為等新入圍廠商進(jìn)步明顯，排名逐年上升整體性能Shared-NothingMPP架構(gòu)，無條件完全并行，高速互連網(wǎng)絡(luò)，整體速度快；平衡化配置、系統(tǒng)無性能瓶頸，無資源浪費Teradata平臺僅6XXX系列是相對平衡化配置，2XXX系列是CPURich配置，磁盤配置不足，IO能力較差，大部分的現(xiàn)網(wǎng)客戶都存在IO瓶頸Shared-NothingMPP架構(gòu)，無條件完全并行，利用SMP算子并行、列存向量化、LLVM等技術(shù)，整體性能優(yōu)異穩(wěn)定可靠性通過硬件冗余設(shè)計、Clique技術(shù)、Fallback技術(shù)、HSN熱備節(jié)點、雙活系統(tǒng)解決方案，提升系統(tǒng)高可用性，保障系統(tǒng)7X24小時穩(wěn)定可靠Fallback非強(qiáng)制功能，Teradata平臺在數(shù)據(jù)存儲層面的高可用性保護(hù)不足，缺乏數(shù)據(jù)副本等保護(hù)機(jī)制，一旦RAID組或者磁盤陣列故障，將導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失的情況出現(xiàn)；Clique技術(shù)在節(jié)點故障，進(jìn)行AMP負(fù)載任務(wù)遷移時，需要數(shù)據(jù)庫重啟，正在運(yùn)行的任務(wù)將Failed拋出LibrA通過協(xié)調(diào)節(jié)點CN多活部署，CN故障自動剔除；數(shù)據(jù)節(jié)點DN主、備、從備三重保護(hù)，2個數(shù)據(jù)副本等機(jī)制，保障數(shù)據(jù)安全性和系統(tǒng)高可用性擴(kuò)展性Teradata平臺具備斜率為1的線性擴(kuò)展能力，并且可以多代共存或共居，保護(hù)客戶前期投資Teradata平臺擴(kuò)容需要停機(jī)，6XXX系列平臺支持3代共存，而2XXX系列平臺只支持兩代共居，存在較嚴(yán)重的性能和容量損失支持通用X86服務(wù)器部署，整體建設(shè)成本低；可以根據(jù)需求擴(kuò)展系統(tǒng)規(guī)模，具備0.9以上的線性度Teradata數(shù)據(jù)倉庫平臺市場口徑分析（HTL續(xù)）對比項TD數(shù)據(jù)倉庫平臺特點（市場口徑）HTLTD主要問題華為主要優(yōu)勢行列存儲Teradata支持行列混合存儲（既支持表級行列混合，也支持字段級別行列混合），提供更優(yōu)性能和壓縮能力，適合數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)需求字段級別行列混合需要開發(fā)人員結(jié)合業(yè)務(wù)場景進(jìn)行設(shè)計，工作量大LibrA同時支持行存表、行存表，可以根據(jù)實際業(yè)務(wù)需求靈活選擇合適的數(shù)據(jù)存儲方式混合負(fù)載管理Teradata平臺具備完善的混合負(fù)載管理能力，可以實現(xiàn)不同時段、不同用戶的細(xì)粒度控制，保障重要應(yīng)用SLA，提升資源利用率Teradata6XXX系列平臺才具備比較完善的混合負(fù)載管理能力，而2XXX系列平臺僅具備默認(rèn)用戶組的混合負(fù)載管理功能LibrA平臺提供NodeGroup彈性集群功能和多租戶功能，支持租戶計算資源和存儲資源隔離，保障關(guān)鍵應(yīng)用的時效性開發(fā)通用性平臺開放通用，支持各種主流第三方工具，支持客戶及其它廠商基于數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)部署分析應(yīng)用Teradata平臺為一體機(jī)專用設(shè)備，軟硬件強(qiáng)耦合，封閉不通用LibrA支持通用硬件服務(wù)器部署，軟硬件解耦，支持與主流第三方工具對接，開放通用易用易管理Teradata提供統(tǒng)一的運(yùn)維監(jiān)控管理平臺Viewpoint，實現(xiàn)系統(tǒng)集中監(jiān)控管理，運(yùn)維簡便，簡單易用，整體擁有成本低實際案例中，平臺運(yùn)維人員一般使用SWS，而開發(fā)維護(hù)人員則使用Viewpoint，SWS信息未與Viewpoint整合LibrA提供DatabaseManager運(yùn)維監(jiān)控平臺，支持對集群、節(jié)點、數(shù)據(jù)庫、SQL任務(wù)級別的運(yùn)行狀態(tài)和資源監(jiān)控，方便系統(tǒng)運(yùn)維和問題快速定位；提供TD、Oracle語法自動遷移轉(zhuǎn)換工具，降低遷移難度和工作量目錄FILibrA平臺競爭力12Teradata平臺競爭分析3Greenplum平臺競爭分析4Vertica平臺競爭分析GreenplumDatabase概述GreenplumDatabase概述：Greenplum數(shù)據(jù)庫是受限的Share-NothingMPP架構(gòu)，主要由Master節(jié)點、內(nèi)部互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)gNet、Segment節(jié)點組成；Master節(jié)點功能與LibrACN類似，gNet是網(wǎng)絡(luò)通訊，而Segment節(jié)點與LibrA數(shù)據(jù)節(jié)點相似，每個Segment節(jié)點可以劃分成多個Segment（相當(dāng)于LibrADN），每個Segment運(yùn)行一個PGSQL數(shù)據(jù)庫.內(nèi)部互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)gNet............Master節(jié)點接收客戶端請求，生成執(zhí)行計劃并持續(xù)優(yōu)化調(diào)度，協(xié)調(diào)管理Segment節(jié)點的執(zhí)行Segment節(jié)點執(zhí)行查詢計劃，管理數(shù)據(jù)存儲外部數(shù)據(jù)源并行裝載或?qū)С隹蛻舳薙QL查詢GreenplumDatabase主節(jié)點存在高可用缺陷Master（主）Master（備）Segment節(jié)點Segment節(jié)點Segment節(jié)點Segment節(jié)點每臺Segment節(jié)點包含多個Segment；數(shù)據(jù)通過Segment節(jié)點直接加載入庫主節(jié)點負(fù)責(zé)：接受客戶端查詢請求；任務(wù)解析、優(yōu)化、調(diào)度、結(jié)果返回；全局的排序、合并等操作主節(jié)點高可用性缺陷：主節(jié)點故障將導(dǎo)致整合系統(tǒng)崩潰；需要人工切換至備用節(jié)點；業(yè)務(wù)影響：主節(jié)點的高可用性缺陷導(dǎo)致系統(tǒng)的可靠性不足，將嚴(yán)重影響業(yè)務(wù)生產(chǎn)的穩(wěn)定運(yùn)行.GreenplumDatabase主節(jié)點存在性能瓶頸SegmentSegmentSegmentSegmentMasterqueries主節(jié)點存在性能瓶頸：主節(jié)點承擔(dān)了所有負(fù)載任務(wù)的接收、解析、優(yōu)化、調(diào)度工作；同時承擔(dān)全局的數(shù)據(jù)匯總、排序、合并等操作，極易造成單一主節(jié)點的性能瓶頸，影響業(yè)務(wù)生產(chǎn).業(yè)務(wù)影響：Greenplum存在主節(jié)點性能瓶頸，導(dǎo)致系統(tǒng)性能表現(xiàn)不佳，并發(fā)處理能力不足，無法滿足數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)多任務(wù)高并發(fā)的技術(shù)能力要求.FILibrA與Greenplum數(shù)據(jù)庫架構(gòu)分析cm_server主Coordinatorcm_agentDatanode1主Datanode2主cm_server備Coordinatorcm_agentDatanode1備Datanode2備Coordinatorcm_agentDatanode1從備Datanode2從備Coordinatorcm_agentDatanode主Datanode主...節(jié)點1節(jié)點2節(jié)點3節(jié)點n內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)

GTM主GTM備Master（主）Master（備）Segment節(jié)點SegmentSegmentSegmentSegment...Segment節(jié)點SegmentSegmentSegmentSegment...Segment節(jié)點SegmentSegmentSegmentSegment...Segment節(jié)點SegmentSegmentSegmentSegment......平臺架構(gòu)：單層架構(gòu)，節(jié)點地位均等，由多個CN和主、備、從備DN構(gòu)成，其中CN負(fù)責(zé)任務(wù)解析調(diào)度，DN負(fù)責(zé)任務(wù)并行處理；高可用性：多CN架構(gòu)，無單點故障隱患；DN由主、備、從備構(gòu)成，兩個數(shù)據(jù)副本，保障高可用性；整體性能：多CN架構(gòu)，無單點性能瓶頸，完全并行架構(gòu)，整體性能優(yōu)異；線性擴(kuò)展：平臺線性可擴(kuò)展，線性度超過0.9.平臺架構(gòu)：兩層架構(gòu)，由主備兩個Master節(jié)點（任務(wù)解析調(diào)度）和N個Segment節(jié)點（任務(wù)并行處理）組成；高可用性：Master主節(jié)點由主備節(jié)點構(gòu)成，存在單點故障隱患；整體性能：Master主節(jié)點負(fù)責(zé)部分全局性任務(wù)運(yùn)行，存在單點性能瓶頸；擴(kuò)展能力：Master主節(jié)點瓶頸無法通過擴(kuò)容解決.GreenplumDatabase競爭分析對比項Greenplum數(shù)據(jù)庫華為FusionInsight

LibrA體系架構(gòu)部分共享MPP架構(gòu)產(chǎn)品，包含Master節(jié)點+Segment節(jié)點的兩層架構(gòu)Shared-NothingMPP架構(gòu)，完全非共享架構(gòu)部署模式支持X86服務(wù)器部署，也提供DCA一體機(jī)模式模式支持X86服務(wù)器部署整體性能兩層架構(gòu)，Master節(jié)點（主節(jié)點）成為性能瓶頸，整體性能受到限制分布式架構(gòu)，無條件完全并行處理，海量數(shù)據(jù)處理分析性能優(yōu)異并發(fā)能力由于主節(jié)點的性能瓶頸，系統(tǒng)并發(fā)能力差，僅支持有限個數(shù)（<10個）的混合負(fù)載并發(fā)任務(wù)數(shù)，國內(nèi)某保險客戶反饋僅支持2~3個并發(fā)混合負(fù)載（數(shù)據(jù)加載、簡單查詢、復(fù)雜查詢、全表掃描、即席查詢）并發(fā)任務(wù)數(shù)幾十個至上百個穩(wěn)定可靠性Master節(jié)點（主節(jié)點）部署在2臺獨立服務(wù)器上，采用主備方式部署，發(fā)生故障時需要手工切換，一旦2個Master主節(jié)點均發(fā)生故障時，整個系統(tǒng)將癱瘓；通過數(shù)據(jù)副本保障數(shù)據(jù)安全性；全組件（CN、DN）均HA；存在安全環(huán)等其它高可用保護(hù)機(jī)制，主、備、從備3個進(jìn)程，2個數(shù)據(jù)副本，保障數(shù)據(jù)高可用性；擴(kuò)展性由于主節(jié)點的性能瓶頸，線性度小于0.9；單一集群最大可支持120個節(jié)點；標(biāo)稱可支持PB級數(shù)據(jù)規(guī)模，實際案例中有客戶反饋集群規(guī)模超過100個以上有穩(wěn)定性和性能問題MPP架構(gòu)，支持線性擴(kuò)展，線性度超過0.9；可支持PB級別海量數(shù)據(jù)處理分析，單一集群支持256個節(jié)點，通過NodeGroup彈性集群功能，可以支持1024個節(jié)點的大集群在線擴(kuò)容擴(kuò)容重分布支持只讀查詢，不支持增刪改；一般采用停機(jī)擴(kuò)容，數(shù)據(jù)重分布時間較長支持在線擴(kuò)容，在數(shù)據(jù)重分布階段支持?jǐn)?shù)據(jù)增刪改查，系統(tǒng)不停機(jī)，業(yè)務(wù)正常運(yùn)行混合負(fù)載管理可以限制查詢數(shù)量，具備簡單的優(yōu)先級管理功能，無法進(jìn)行多租戶資源管理，缺乏圖形化界面，管理使用復(fù)雜具備多租戶管理功能，可以實現(xiàn)用戶CPU、內(nèi)存、存儲空間等資源隔離；通過NodeGroup功能，可以實現(xiàn)物理集群的邏輯劃分，部署不同業(yè)務(wù)，實現(xiàn)存儲資源隔離，計算資源彈性伸縮優(yōu)勢劣勢GreenplumDatabase競爭分析優(yōu)勢劣勢對比項Greenplum數(shù)據(jù)庫華為FusionInsight

LibrA庫內(nèi)分析集成了開源數(shù)據(jù)挖掘庫，提供部分庫內(nèi)分析功能；支持SASIn-Database數(shù)據(jù)挖掘能力通過LibrA與SAS對接，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘功能時空分析集成了PostGis時空分析功能版本規(guī)劃實現(xiàn)時空分析功能SQLonHadoop通過PivotalAdvancedDatabaseService（即HAWQ）提供SQLonHadoop引擎功能；通過外部表的方式讀取HDFS數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，性能低下；通過Elk提供SQLonHadoop引擎功能；數(shù)據(jù)基于哈希分布，數(shù)據(jù)處理分析性能高行列混合存儲支持表級的行式、列式數(shù)據(jù)存儲；不支持列存索引支持表級的行式、列式數(shù)據(jù)存儲；支持列存儲索引易用易管理具備圖形化SQL開發(fā)工具，簡單的數(shù)據(jù)庫管理平臺，命令行式安裝部署提供可視化開發(fā)工具DS、統(tǒng)一監(jiān)控管理平臺DM，平臺簡單易用，DBA工作量少投資保護(hù)支持異構(gòu)服務(wù)器擴(kuò)容支持異構(gòu)服務(wù)器擴(kuò)容，支持設(shè)置不同的DN企業(yè)級特性缺乏針對行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用場景的企業(yè)級特性具備企業(yè)級多租戶、在線擴(kuò)容、快速升級、彈性集群、特征檢索等競爭力特性.實施能力主要由第三方公司完成交付實施和系統(tǒng)維護(hù)具備工商銀行傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫平臺遷移實施經(jīng)驗；提供TD、Oracle語法遷移工具，實現(xiàn)語法自動轉(zhuǎn)換，大幅減少遷移實施工作量；提供遷移實施支持服務(wù).目錄FILibrA平臺競爭力12Teradata平臺競爭分析3Greenplum平臺競爭分析4Vertica平臺競爭分析HP大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品概況HP

Vertica是MPP架構(gòu)的列存數(shù)據(jù)庫Vertica觀點：Vertica數(shù)據(jù)庫中，每一列數(shù)據(jù)獨立存儲在磁盤的連續(xù)塊上；查詢數(shù)據(jù)時，Vertica只需要取得哪些需要的列，而不是被選擇行的所有數(shù)據(jù)；由于大多數(shù)的決策分析系統(tǒng)只是列的子集，Vertica垂直分區(qū)的方法極大地節(jié)省了磁盤的IOVertica列存數(shù)據(jù)庫優(yōu)劣勢分析當(dāng)查詢字段數(shù)比例超過12%時，列式數(shù)據(jù)庫速度慢于行式數(shù)據(jù)庫當(dāng)讀取字節(jié)數(shù)較大時，列式數(shù)據(jù)庫速度慢于行式數(shù)據(jù)庫列式數(shù)據(jù)庫優(yōu)勢列式數(shù)據(jù)庫劣勢簡單查詢（查詢字段數(shù)少、查詢邏輯簡單）時，所需讀取的數(shù)據(jù)塊較少，速度快，效率高；列式數(shù)據(jù)庫壓縮比相對較高，但是壓縮功能需要DBA介入，工作量大，管理復(fù)雜當(dāng)查詢字段數(shù)目超過一定比例（約12%），或者讀取字節(jié)數(shù)較大時，列式數(shù)據(jù)庫性能較差，不如行式數(shù)據(jù)庫；列式數(shù)據(jù)庫對于復(fù)雜數(shù)據(jù)處理任務(wù)的效率低下，例如包含大表多表關(guān)聯(lián)、子查詢、排重、外連接等邏輯的查詢；列式數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)加載和數(shù)據(jù)更新效率低下，或不支持?jǐn)?shù)據(jù)更新，例如某條記錄包含20個字段，由于每個字段獨立存儲在數(shù)據(jù)塊中，數(shù)據(jù)更新時，需要往20個數(shù)據(jù)塊或獨立文件中寫數(shù)據(jù)，其效率比行式數(shù)據(jù)庫慢20倍.Vertica獨有的數(shù)據(jù)管理模式：ProjectionProjection模式：Vertica物理存儲一個表的多個view，定義為映射projections，每一個projections是表中部分列按照特定次序排序的子集；Vertica不提供索引和物化視圖，通過Projection提升查詢效率，并利用利用重疊的映射來實現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余和高可用性；同一張表的多個Projection可按不同排序方式、壓縮模式以及數(shù)據(jù)分布滿足查詢的多樣性：可通過Pre-joinProjection提升Join的查詢效率排序可提升Groupby和數(shù)據(jù)定位的效率多個Projection分布在多個節(jié)點上，提升查詢的并行效率主要問題：Projection的定義和配置需要DBA人工介入，DBA工作量大；Projection使數(shù)據(jù)重復(fù)冗余嚴(yán)重，部分客戶甚至達(dá)到30~50倍的數(shù)據(jù)冗余，存儲利用率極低Vertica數(shù)據(jù)庫的K級系數(shù)安全性（K-safety）保障高可用性Vertica通過維護(hù)數(shù)據(jù)的多個冗余備份來實現(xiàn)高可用性；Vertica保證冗余數(shù)據(jù)被散列存儲在不同的節(jié)點上，稱為K級系數(shù)安全性（K-safety），K指的是Vertica能夠容忍的可能發(fā)生故障的任意節(jié)點的個數(shù)；K-safety保證了在Vertica集群內(nèi)，每一個數(shù)據(jù)庫中每一張表的每一列被存儲在至少K+1臺機(jī)器上，這樣保證了任意K個節(jié)點發(fā)生故障時，集群中仍然存在至少一份完整的數(shù)據(jù)來響應(yīng)數(shù)據(jù)處理和查詢請求主要問題：數(shù)據(jù)冗余嚴(yán)重，磁盤利用率低.HPVertica數(shù)據(jù)庫競爭分析對比項HPVertica數(shù)據(jù)庫華為FusionInsight

LibrA體系架構(gòu)Shared-NothingMPP架構(gòu)，具備分布式并行處理能力Shared-NothingMPP架構(gòu)，完全非共享架構(gòu)部署模式支持X86服務(wù)器部署支持X86服務(wù)器部署整體性能采用列式數(shù)據(jù)庫，對于簡單查詢（邏輯簡單、查詢字段有限）的效率較高，但是對于復(fù)雜查詢?nèi)菀壮霈F(xiàn)內(nèi)存溢出，效率低下，難以同時支持海量數(shù)據(jù)處理、復(fù)雜查詢分析、即席查詢、實時應(yīng)用；列式數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)插入和數(shù)