MindsDBの連合型クエリーエンジンは、従来のアプローチと異なる3つの核となる革新的なデータクエリーパラダイムを表しています：
- 建築レベル従来のアプローチでは、分析するためにデータをデータウェアハウス（Hadoopなど）に集中させる必要があったが、フェデレーション・エンジンは仮想データレイヤーによってこれを実現する。論理的には一元化されているが、物理的には分散しているコンサルタント
- パフォーマンス最適化インテリジェントなクエリプッシュダウン技術を採用し、計算タスクを各データソースに分散して実行し、最後に結果を集計します。
- 機能拡張::
- ネイティブのクロスオリジンJOIN操作（例：MySQLテーブルのSlackメッセージの関連付け）
- 自動データ型変換機能内蔵
- クエリプランのリアルタイム最適化
典型的なアプリケーションシナリオの例：
マーケティングチームは、Eメールマーケティング（Gmail）と顧客の作業指示（Zendesk）をリンクするデータを分析する必要がありました。SELECT gmail.subject, zendesk.ticket_status FROM gmail_emails JOIN zendesk_tickets ON gmail.customer_id=zendesk.customer_idこのようなクロスオリジン・クエリーは、全プロセスにおいてデータ移行を必要としない。
この答えは記事から得たものである。MindsDB：複数のソースからデータを接続し、SQLとAIでクエリを実行するためのオープンソースプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " MindsDBの連携クエリーエンジンは、従来のデータベースクエリーとどう違うのですか？
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