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:
Ranah penyimpanan data telah berkembang secara dramatis selama dekade terakhir, membuat organisasi mencari cara yang lebih efektif untuk mengelola aset data mereka. Arsitektur Data Lakehouse telah muncul sebagai solusi inovatif yang menjembatani kesenjangan antara data warehouse tradisional dan data lake, dengan menggabungkan aspek terbaik dari kedua pendekatan tersebut. Artikel ini mengeksplorasi cara kerja Arsitektur Lakehouse dan memeriksa peran penting yang dimainkan oleh database tradisional dalam mendukung platform data modern ini.
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.
- 2025 (1)
- November (1)
- Oktober (1)
- September (1)
- Agustus (1)
- Juli (1)
- Juni (1)
- Mei (1)
- April (1)
- Maret (1)
- Bagaimana Database Zero-ETL Mentransformasi Integrasi Data Modern
- Pemrosesan Analitikal/Transaksi Hybrid: Menjembatani Jarak Antara Operasi dan Analitik
- Navicat 17.2: Manajemen Database Lebih Cerdas dengan Support AI dan Kapabilitas Cloud yang Ditingkatkan
- Arsitektur Data Lakehouse – Evolusi Manajemen Data Perusahaan
- Februari (1)
- Januari (1)
- 2024 (1)
- 2023 (1)
