Dalam dunia manajemen data, organisasi telah lama bergelut dengan kompleksitas dan sifat proses Extract, Transform, dan Load (ETL) yang memakan waktu. Database Zero-ETL telah muncul sebagai solusi revolusioner untuk tantangan ini, yang menjanjikan untuk menghilangkan hambatan tradisional antara sistem data operasional dan analitik. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari cara kerja database Zero-ETL serta memeriksa peran database tradisional yang terus berkembang dalam pemrosesan data modern.
Dalam lanskap bisnis berbasis data saat ini, organisasi menghadapi tantangan dalam mengelola transaksi sehari-hari dan analitik yang kompleks dalam sistem database mereka. Secara tradisional, beban kerja ini ditangani secara terpisah: Sistem Pemrosesan Transaksi Online (OLTP) mengelola data operasional, sementara sistem Pemrosesan Analitik Online (OLAP) menangani pelaporan dan analisis. Hybrid Transactional/Analytical Processing (HTAP) telah mendapatkan daya tarik sebagai pendekatan revolusioner yang menggabungkan kemampuan ini ke dalam sistem terpadu, memungkinkan analisis real-time pada data operasional tanpa kompleksitas dan penundaan dari pergudangan data tradisional. Artikel blog ini mengeksplorasi dasar-dasar arsitektur HTAP, memeriksa bagaimana database tradisional telah berevolusi untuk mendukung kemampuan HTAP, dan membahas peran alat manajemen database dalam mengimplementasikan solusi HTAP.
Pada bulan Agustus 2024, Navicat merilis versi 17.1, yang menambahkan Enhanced Query Explain dan Expanded Database Connectivity. Sekarang, versi 17.2 dalam versi Beta dan dijadwalkan akan segera dirilis. Beberapa fitur baru yang akan kita bahas di blog hari ini meliputi:
Di dunia yang digerakkan oleh layanan mikro saat ini, organisasi menghadapi tantangan yang semakin besar dalam mengelola data di seluruh sistem terdistribusi. Arsitektur ssDatabase Mesh telah muncul sebagai solusi ampuh untuk tantangan-tantangan ini, menawarkan pendekatan terdesentralisasi untuk manajemen data yang selaras dengan arsitektur aplikasi modern. Artikel ini membahas cara kerja Database Mesh Architecture dan cara mengimplementasikannya menggunakan database populer seperti PostgreSQL dan MongoDB.
Lanskap penyimpanan dan pengelolaan data saat ini sedang mengalami transformasi yang dramatis. Ketika organisasi berurusan dengan tipe data yang semakin beragam, database relasional tradisional tidak lagi memadai untuk banyak aplikasi modern. Masuklah ke dalam database multi-modal, sebuah solusi canggih yang mengubah cara kita berpikir tentang penyimpanan dan manipulasi data. Artikel ini membahas bagaimana database multi-modal merevolusi manajemen data dengan memungkinkan organisasi untuk menyimpan dan memproses berbagai tipe data - mulai dari tabel tradisional hingga dokumen, grafik, dan vektor - semuanya dalam satu sistem terpadu.
