O mecanismo de consulta federada do MindsDB representa um paradigma revolucionário de consulta de dados com três diferenças principais em relação às abordagens tradicionais:
- Nível de arquiteturaA abordagem tradicional exige que os dados sejam centralizados em um data warehouse (por exemplo, Hadoop) para que possam ser analisados; o mecanismo de federação consegue isso por meio de uma camada de dados virtualLogicamente centralizado, mas fisicamente dispersoconsultoria
- otimização do desempenhoConsulta inteligente push down: adote a tecnologia push down de consulta inteligente, distribua a tarefa de cálculo para cada fonte de dados para execução e, por fim, agregue os resultados, o que aumenta a eficiência de 3 a 5 vezes em relação ao ETL e, em seguida, à consulta.
- Expansão da funcionalidade::
- Operações JOIN nativas de origem cruzada (por exemplo, associação de tabela MySQL, mensagens do Slack)
- Conversão automática de tipos de dados incorporada
- Otimização em tempo real dos planos de consulta
Exemplos de cenários típicos de aplicativos:
A equipe de marketing precisava analisar os dados que vinculavam o marketing por e-mail (Gmail) às ordens de serviço dos clientes (Zendesk), o que o mecanismo de federação podia fazer diretamenteSELECT gmail.subject, zendesk.ticket_status FROM gmail_emails JOIN zendesk_tickets ON gmail.customer_id=zendesk.customer_idEssas consultas entre origens não exigem migração de dados durante todo o processo.
Essa resposta foi extraída do artigoMindsDB: uma plataforma de código aberto para conectar dados de várias fontes e fazer consultas com SQL e IAO
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